佐克伯:Facebook 計劃讓用戶探索「應該」認識的人,而不是舊識
佐克伯:Facebook 計劃讓用戶探索「應該」認識的人,而不是舊識

Facebook CEO馬克‧佐克伯(Mark Zuckerberg)日前在自己的臉書上刊出一篇文章,談到了未來Facebook的社群經營方向。

探索「應該」認識的人,而不是舊識

簡單來說,佐克伯認為Facebook的AI系統到目前為止,都專注在讓用戶連結到他們已經認識的人,或是可能認識的人,不過目前一項仍非常初步的新計劃,則是嘗試讓用戶接觸「他們『應該』認識的人」,比如某些專案的mentors,或是在用戶的交友圈外、但可能可以帶來幫助或啟發的人。

雖然沒有正面批評他一手主導的社群環境,但佐克伯繞著彎簡單提一下,認為經過修飾(make-up)的社群資訊,可能是一種潛在的不平等,容易影響我們思考自己處境、或是處理資訊的方式,甚至是我們的習慣。而實際上,許多心理學都有類似的研究,並談到社群媒體對於用戶心理的負面影響,比如降低歸屬感或自我價值。

因此,佐克伯提到幾個可能,比如建立網路版的「The Peace Corps」(和平工作團),讓不同文化的用戶可以建立關係,或是參考「Alcoholics Anonymous」(匿名戒酒會),讓曾經克服過某些問題的人,回過頭來擔任mentor,幫助仍在掙扎的其他人。看起來,佐克伯思考的方向並不是現在常見的交友軟體。

朋友與社群的影響力

佐克伯也提到,據他的觀察,過往人們多數相信如果能獲得更好的資訊,就可以幫助自己做出更好的決策。雖然這不算有錯,但其實當事人過去的經歷,以及他們的朋友與家庭,對於決策的影響力也是一組關鍵變項,卻不見得被知悉。換言之,即使當事人很理性,也確實拿到更好的資訊,還是可能做出比較差的決定。

佐克伯隨後提了他在各處聽來的幾個經典例子,像是戒毒的重點步驟除了勒戒,成癮者也最好遠離仍在吸毒的朋友;原本因為一些小罪進了看守所的少年犯,卻可能在離開後犯下更大的案子。儘管佐克伯強調這些都只是他的觀察,不是嚴謹的社會科學研究,但他暗示了社群與朋友圈對生活的影響力。然而在美國,平均每人實際生活只有不到三位親密朋友,無形讓社群網站擔負更大的人際責任

總而言之,佐克伯希望在 Facebook 建立的新社群風格,是先讓一小群人有正向力量,然後再擴散出去。根據他的觀察,這些力量的擴散力十分驚人。每年都會設立一些私人挑戰的他,今年則是想到沒有去過的國家了解人們的挑戰與希望,以及他們如何看待自己的工作與社群。

他也強調這不是在做公關,而是想獲取更廣泛的資訊。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #Facebook
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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
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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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