新功能連發！Facebook Messenger加入「@標記」、聊天訊息按「大心」、「不喜歡」|數位時代 BusinessNext

新功能連發！Facebook Messenger加入「@標記」、聊天訊息按「大心」、「不喜歡」

Facebook23日於官方部落上宣布，在Messenger中增加「標記」（Mentions）及「情緒功能」（Message Reactions）兩項新功能，要讓群組聊天更加方便有趣！

新增「@標記」功能，讓群組溝通更添效率

往後用Messenger進行群組聊天將會更有效率！Facebook於23日宣佈在其通訊軟體Messenger推出「@標記」這項先前在越南測試許久的新功能。

過去群組聊天最令人困擾的問題，是難以在大量的訊息串中找到跟自己有關的重要資訊，現在用戶可以在聊天中使用「@」標記群組中成員，用來提醒注意特定訊息，避免用戶在混雜的訊息串中有所遺漏。

新功能的使用方法如同一般標記，在@後加上用戶名，接著被標住的用戶就會收到通知，往後不必再花時間瀏覽龐雜的聊天記錄，能夠讓用戶更專注在與自己有關的重要訊息。

讓聊天更有趣！Messenger也可以按「❤️」

在這次更新中，Facebook將動態時報中大心、笑臉、驚訝、難過、憤怒的情緒功能加入Messenger中，讓用戶對特定訊息表達情緒反應，同時增加拇指朝上、拇指朝下的emoji，來表達對特定聊天訊息的同意與不同意。

用戶只要在長按住想回覆的訊息，接著就會彈出情緒反映選單，群組中其他成員會在訊息下方看到給該訊息的情緒反應次數，也能看到是哪些人給出反應，在有情緒反應的圖片或訊息右下角會出現圖示提醒用戶，基本上跟過去大家熟悉在動態時報上的運作方式幾乎相同。

本月初才傳出Facebook開始測試「不喜歡」（dislike）功能，過去Facebook遲遲沒加入這項情緒反應是擔心對用戶造成網路霸凌的負面影響。Facebook解釋，因為發現用戶經常利用Messenger溝通、協調事物，這次設計拇指朝下的情緒按鈕是要讓用戶對討論表達「No」的意見，稱可以幫助溝通討論，跟一般貼文的情緒功能目的稍有不同。

先前在iOS 10更新中，iMessage增加「Tap Back」功能，及企業愛用的通訊軟體Slack也有用表情符號回覆訊息的選擇。Messenger近來大幅導入像是「特效相機」、「限時動態Messenger Day」等具有社交用途的功能，無不就是希望讓「溝通」這件事情變得更有趣來吸引更多用戶。

貼文留言跟Messenger好像？Facebook要讓介面更加視覺化

除了Messenger更新，Facebook最近在部分用戶的手機版改變貼文留言區的版面設計，從過去條列狀的版面，改成類似Messenger聊天串的格式，讓人乍看之下以為不小心切換到了Messenger。

Hey @facebook why do comments look like this on my phone? pic.twitter.com/2zXQxQKXF5

— chrisZsnow (@chrisZsnow) 2017年3月19日

Facebook表示，讓介面更加視覺化試他們一直努力的方向，所以才會在動態時報上進行許多不同的嘗試，包括讓貼文下方的留言串「Messenger化」增加視覺豐富度。

Not sure why, but incredible annoyed by the new Facebook comments format pic.twitter.com/z6T9EXlDRx

— Chris Schalkx (@CHRSSCHLKX) 2017年3月18日

接受測試的用戶認為，這樣的改變可以讓每則留言在視覺上突出，但也看起來凌亂了些。不喜歡這項改變的用戶也別擔心，目前這項改變指在少部分用戶中測試，Facebook還沒有正式列為改變的打算。

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。