為藝術注入科技與新創的基因
為藝術注入科技與新創的基因
2017.03.28 | 產品

在數位科技的趨勢下,古老歷史的藝術產業中,也有許多創業家開始尋找如何將兩者結合的方法。根據Deloitte和ArtTactic在2016年的藝術和財務報告,即有專門講述藝術和科技(Art & Technology)的篇章,其中值得關注的幾個現象,包括藝術新創產業的投資越來越高;在管理、追蹤、辨認藝術品需求的投資越來越多;對於線上藝術科技的信心越來越高,且認為這是未來的重要領域。

以藝術和科技作為交集的創業項目與日俱增,目前又以「線上買賣」和「價格搜尋」最為熱衷,反映著銷售還是藝術產業的重要課題,希望長久以來價格不透明的詬病,能有所改變。不過,重要的是線上平台能提供年輕且正在崛起的藝術家新的空間來和買家接觸;另一方面,對於傳統實體營運空間的拍賣行,也多了一個溝通的管道,讓交易能夠在不同時空中發生。除了銷售以外,數位科技在媒體、展覽、管理上對於藝術產業上的改變也是萬箭齊發,Vastari、Artsy、Paddle8都是非常經典的案例。

Vastari——線上媒合收藏家

藝術圈有很多不同的角色,藝術家、交易商、收藏家又是其核心,也是最基本的關係網絡。一般情況下,除非你是這三種角色的其中一個,才可能會知道是誰「收藏」了哪一件作品。然而,創立於倫敦的Vastari卻試圖打破這個封閉的生態,進而把溝通介面轉換成數位平台,並且媒合展出收藏家的收藏品,讓藝術工作者有一個新的溝通方式。透過Vastari的藝術品資料庫,策展人能夠找到策展計畫中所需的作品,收藏家的作品則因此有了展示機會,此外,收藏家也可以認識彼此的收藏。

除了讓收藏家和策畫展覽的人能夠找尋作品外,他們新業務則是在展品之中策劃展覽,然後尋找適當的展覽夥伴,承包展覽的商業模式。這讓許多有硬體空間卻沒有軟體的人──例如策展人、藝術品機構或是藝術中心──能夠花費最小成本策展。

vastari
圖/ vastari

Vastari的營運模式之一是透過資料庫來選擇收藏家和機構的藏品,一旦達成協議,就能夠展覽。

Artsy——藝術界的入口網站

由普林斯頓資工系畢業生卡特爾.克利夫蘭(Carter Cleveland)和前佳士得高層塞巴斯蒂安.奎里克(Sebastian Cwilich)在紐約創立的平台Artsy,從創辦人背景就能看出這是科技和藝術的最佳結合體。Artsy的目標是讓每個電腦使用者都能和藝術做連結,由於Artsy的投資者不乏藝術圈大老,根據他們資訊豐富的資料庫,加上藝術專家以及原生內容,讓業務得以貫穿媒體、線上展示與拍賣,彷彿是藝術界的入口網站,提供一條龍服務,打破以往媒體和藝術營銷分開的局面。

Artsy所提供的資訊甚至比某些藝術博覽會或畫廊的網站還要豐富,而且更好搜尋,得到不同世代消費者的青睞,Artsy廣大的流量也成為傳統藝術品拍賣公司開始嘗試線上拍賣的誘因。

Artsy
圖/ Artsy

Artsy用豐富的原生內容,加上強大的資料庫,成為藝術產業中的入口網站。

Paddle8——原生內容導向的拍賣公司

蘇富比等拍賣公司擁有百年歷史,至今依然屹立不搖,但2011年在紐約創立的Paddle8,則是一個在數位科技發展下開創全新型態拍賣公司,挾著許多藝術圈名人的投資和背書,Paddle8相信唯有好內容,才能夠吸引消費者的注目,因此決定從內容行銷角度出發,大膽成立Lab,重新看待「工程、設計、產品」之間的關係,希望以內容觸發實際拍賣。

傳統拍賣的營運模式大多是選定一段時間進行展覽,然後在其中一天落槌拍賣,但線上拍賣可以拉長拍賣時間,經由Email出價,減少許多人、物力成本,只要有網路的地方都可進行。此外,Paddle8也會替許多非營利機構,如博物館、美術館、基金會進行拍賣,幫助他們籌措相關的營運費用,創造另一個藝術世界的網絡關係,並和其他拍賣行形成差異。

paddle8
圖/ paddle8

透過替非營利機構進行拍賣籌款,是Paddle8和其他拍賣公司最不一樣的地方。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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