「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
2017.05.04 | 電子書

不論是對Readmoo執行長龐文真,或對熱愛閱讀的華文讀者來說,今年絕對是值得期待的一年。

4月12日晚上,Readmoo正式推出電子書閱讀器mooInk募資頁面。不到五小時,限量1,000台的木紋閱讀器就被搶購一空,讓又驚又喜的Readmoo在兩周後宣布加開1,000台。而預計6月才截止的募資活動,上線不到三周,早已超越原定2,000台的目標。

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Readmoo今年推出的電子書閱讀器mooInk
圖/ 攝影/賀大新

募資成績好,不只反映了消費者需求,也代表Readmoo的數位閱讀版圖越來越完整了。

Readmoo在2012年成立。那一年,iPhone螢幕還只有4吋、亞馬遜推出第一代Kindle Paperwhite,《大英百科全書》宣布全面電子化、莫言成為第一位獲得諾貝爾文學獎的中國作家。五年來,Readmoo與讀者互動的媒介一路從瀏覽器、iOS App、Android App,再到今年準備推出的電子書專用閱讀器。而內容上也已經和全台800多家出版社合作,書籍總數超過六萬冊。

閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路

「其實,在我們公司成立的Roadmap裡頭,閱讀器就是拼圖的一塊。應該是說,你做電子書生意,它(指閱讀器)應該是需要的。」龐文真解釋,Readmoo早在兩年多前開始製作Android App時,就在思考電子書閱讀器了。只是閱讀器牽涉到硬體製作、工程浩大,所以直到去年才正式啟動專案。

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Readmoo執行長龐文真表示,閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路。
圖/ 攝影/賀大新

之所以下定決心去做,是基於Readmoo對讀者行為的觀察和回應。2013年開始,Readmoo每年都會發表電子書閱讀報告,龐文真表示,從數據中,他們發現了消費者的行為慣性越來越明顯。「我們第一年做的時候,下午三、四點是閱讀高峰。大尺寸手機越來越普及之後,變成行動閱讀很高。到後來發現,半夜也是一個閱讀高峰,11、12點到凌晨1點最高。但睡前用手機看書,其實眼睛是比較疲累的。所以很多人寫信跟我們說,希望有(電子書閱讀器)。」

因此,Readmoo團隊從去年年中開始投入閱讀器製作。龐文真笑說,公司將近30人通通跳進去了。不過,雖然公司組成一半是UI/UX技術背景、一半擁有行銷經驗,而且過去已經有製作Android App的經驗,但因為閱讀器又是一個完全不同的介面,因此開發過程困難重重。

「後來我們才發現,其實UI全部打掉重練的!」龐文真從會議室外抱著一大落草圖走進來,翻指著每一張圖,從書櫃、買書、閱讀再到說明頁面的UI,都看得出一次又一次的反覆修改過程。「甚至是鍵盤,這裡面的鍵盤跟手機的鍵盤、碰觸、高低點都不一樣。所以其實還蠻麻煩的,比我們想像中困難蠻多。」她笑說,就算是目前最新的版本,都不會是最後消費者拿到手上的版本,在今年8月正式出貨前,絕對還會繼續修改。甚至出貨之後,如果聽到使用者回饋意見,也還會持續修正。「使用者用得順,才是最主要的目標。」

至於閱讀器定價,龐文真表示,目前的價格是參考市場上現有的裝置售價,實際上只能反映硬體成本。不過她也認為,讀者買了閱讀器之後,未來自然會持續和Readmoo購買電子書。

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Readmoo辦公室裡到處貼滿了閱讀器UI設計圖。
圖/ 攝影/賀大新

閱讀很難,需要引導

從數據來看,Readmoo的確擁有一群重度讀者。龐文真指出,Readmoo的使用者男女比為四比六,女性占多數,整體年齡約落在上班族到50歲左右。「我們認為這些讀者是求知慾旺、但是沒有時間找盜版的人,他們就是以方便為主,希望很快就從網路上買到書,然後用手機、閱讀器看,很快就能增長知識。」

此外,不論從每年的閱讀報告或是銷售排行榜中也能看出,在閱讀類型上,Readmoo讀者大多是以文學小說、社會科學、自然科學、商管書為主,這點就和博客來、Google Play圖書等很不一樣。「我們讀者太用功了!我們都說他們是『愛智求真』」龐文真表示,因應長照議題逐漸受到重視,未來Readmoo也會關注相關領域書籍。

「我認為,書是需要引導的,因為閱讀不是一件容易的事情。」而這樣的引導,除了Readmoo News網站,當然也包含電子書閱讀器,透過熱門推薦、編輯推薦和即時榜,讀者將擁有更多認識新書的機會。

「電子書不見得是取代紙本,甚至可以是紙本書的先導、前引,也可以是很棒的行銷。比方說有出版社會先給我們部分電子書內容,做為行銷,之後他們再出紙本。有時候是演講、電子書和紙本書做不同的包套行銷,或者是紙本書和電子書的內容不一樣,例如一個是黑白、一個是彩色照片,或是電子書可能有extra的章節。」龐文真說:「電子書和紙本書是共榮共生的。」

關鍵字: #電子書 #Readmoo
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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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