手機遊戲將成為下一個火紅產品
手機遊戲將成為下一個火紅產品
2006.07.01 |

當艾利森.海德絲卓(Alyson Hedstrom)被問到她比較喜歡微軟的Xbox還是新力的PS2,她抓了抓頭,接著再聊到(戰爭機器)(Gears of War)這款刺激的PC電玩時,她的眼神還是相當空洞。但是當艾利森說起(小吃店變身)(Diner Dash),整個人彷彿活了過來。她在這款遊戲中扮演主角芙羅(FLO),一個辭去股票經紀人工作,決定致力將一家路邊小吃經營成五星級餐廳的角色。
更令人訝異的可能是艾利森玩這款遊戲的地點:這個二十一歲的學生兼女服務生,花了七美元將遊戲下載到她的Verizon手機,每個星期有三天,在從家裡到波士頓工作地點的四十分鐘漫長乏味通勤時間裡,這個遊戲攫取了她,「我不是愛玩遊戲機的人,但這真的很有趣,容易上手,而且故事貼近真實生活。」

**手機遊戲營收前景看好

**像海德絲卓這樣的消費者,正是今年「世界科技一百強」裡許多公司的一個力證,那就是:小小的手機螢幕上正有著大事發生。許多排行榜上的大公司爭相宣稱自己擁有「下一個火紅產品」(the Next Big Thing)的行動設備。而遊戲產業的研究者更預測,二○一○年全球會有將近二十億支可以玩遊戲的手機,手機遊戲將可輕易賺進約一百八十億美元,超過付費鈴聲及簡訊傳送服務。這解釋了為何創投資金急忙要投入所謂的「休閒遊戲」(Casual Games)開發公司,同時也說明為何諾基亞與摩托羅拉會尋求德州儀器(TI)與nVIDIA這些晶片製造商的合作,要開發出具備大型彩色螢幕及高速處理器的誘人手機,好讓這些遊戲對於有手機和有時間的人來說,變得更有趣。 但這些投入遊戲產業的資金今年將面臨考驗。雖然大公司們對上述這些證據深信不疑,不過市場上對於付費遊戲的需求其實並不明確。此外,大型電信公司目前對於進入這些系統收取的費用也偏高。

**比反應,比槍法,比智力

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目前市場上許多經營策畫暗示了手機遊戲光明的未來。華德迪士尼(Walt Disney)網路事業群的執行副總賴瑞.沙匹羅(Larry Sapiro)認為,「目前市場其實還沒有真正達到可以在遊戲當中傳簡訊、聊天,以及語音交流的程度。」而華德迪士尼的事業群正打算要將上述功能融入遊戲當中。諾基亞的Snap手機則是希望創造出一個多玩家的社群,讓消費者能夠跟世界各地的人比反應、比槍法、比智力,就像一般電視遊戲機及電腦一樣。遊戲產業的龍頭美商藝電(Electronic Art)及其他公司的願景,則是創作出能夠像電視影集般一集一集延伸下去的遊戲。
微軟公司的董事長威廉.蓋茲三世(William H. Gates III)也打算採取行動。今年五月,他首次在影音娛樂產業的重量級大展覽——電子娛樂大展(Electronic Entertainment Expo,3E)中發表談話,勾勒出這家軟體業龍頭公司對於在手機上提供Xbox連線遊戲服務的藍圖。他要讓消費者在Xbox上開始賽車遊戲,在電腦上能繼續進行遊戲,更可以利用手機購買車子的新零件或選擇新的車色。「我們將從「連線」演進到「到處連線」」,蓋茲說:「這是要讓各年齡層的人都感受到玩遊戲的魅力。」

**價格過高使得成長緩慢

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即便有這些熱忱,但要克服整個產業的挑戰並不像遊戲裡按下「下一關」(next level)這麼簡單。許多手機的使用者早已玩過內建在手機內的遊戲,如撞球或高爾夫球等,但是只有極少數的人,大約僅有四%真的被某個遊戲吸引,進而購買下載。儘管過去幾年為了研發手機遊戲已投入了數億美元,銷路最好的依舊是長青型的舊遊戲,像是(俄羅斯方塊)、(接龍),以及最近重新流行的(小精靈)。
同時手機遊戲的研發成本因為採用更多精細的3D動畫而大幅提高。事實上,目前手機的軟體並沒有標準化,這表示發行遊戲的公司必須針對市場上所販售各種手機,逐一修改所有的遊戲。產業專家表示,光是讓一款遊戲能適用到一個新手機模型,就必須花費二千美元的成本。
更令人氣餒的是,有別於電視遊樂器與電腦,手機遊戲的市場變動主要掌握在行動服務營運商手上。這些公司提供授權、收費的服務,還能決定要宣傳支援哪一款遊戲。有些行動服務營運商,要求分得每筆透過該公司網路進行下載的一半費用。目前中國有超過三億的手機遊戲消費者,但僅有少數遊戲研發供應商賺大錢,因為行動服務營運業者幾乎沒有將預算放在遊戲宣傳上面。
市場研究公司M:Metrics Inc.警告,如果現狀不改變,整個市場成長幅度將會減緩,「消費者找不到感興趣的遊戲,並抱怨收費過高,」M:Metrics Inc.產品發展副總保羅.古迪(Paul Goode)這麼說。
為了得到大規模市場,並使失敗的可能性極小化,大公司們對於林林總總的問題都照單全收,同時也集合同業的力量,以獲得與行動服務營運商斡旋的籌碼。這就像是企業間的(小精靈),只不過他們的賭注是數十億美元。

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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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