平台策略思維成就亞馬遜霸業
平台策略思維成就亞馬遜霸業
2017.06.08 | Amazon

在今年內,數位時代針對亞馬遜做了兩次專文報導,一次是今年3月的「Alexa不設限,亞馬遜展現新連網平台野心」,一次是最近的系列專題報導「上市20年股價翻500倍,貝佐斯如何打造市值4,600億美元的亞馬遜帝國?」,大家現在的讚嘆,都是放在傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)的聰明,有遠見。

兩次重大轉型

其實亞馬遜到目前為止經歷兩次重大的轉型,不同於eBay,他不斷思考自己的核心競爭力在平台時代可以做什麼?從貝佐斯創立亞馬遜時,就是以電商平台為當時主要思維,利用它的網站(amazon.com)成為生產者(書商)與消費者(買書的人)的交易所在,因為網路買書的方便與書目齊全,吸引了大量消費者前往亞馬遜官網購書,而眾多書商也更加必須仰賴這樣的平台賣書。而從這個平台中衍生的兩大新核心能力,成就平台的良好網路能力的管理系統AWS,這個系統平台,提供租賃給無法花大錢建系統的中小企業,現在已領先微軟與Google,成為此產業的第一名;而其為了增加消費者買書意願的書籍推薦系統,更演化成今日它的強大人工智慧能力的開端。

Echo系列產品持續攻佔市場領導地位

亞馬遜目前最被注視的人工智慧系統,就是在智慧家庭產業目前最暢銷的「Echo」系列,包含喇叭「Echo」及第二代輕薄短小的「Echo Dot」,還有最近出來的附有顯示螢幕的喇叭「Echo Show」,及其背後的人工智慧引擎「Alexa」,所考量的都是以形成平台為重點思維:以人工智慧強化平台的服務,可以讓平台的消費者大量增加,也因此吸引了一大堆的生產者(使用Alexa介面工具開發的廠商及連結Alexa智慧家庭系統的廠商)進入,像是今年的CES展覽,像是GE的C桌燈、聯想的揚聲器、福特的Sync 3⋯⋯都整合了Alexa。而Alexa不僅整合了原有亞馬遜的強大付費內容,更透過讓第三方廠商,開發類似iPhone上App Store上的App的Alexa Skills Kit,強化其在智慧家庭上的生態系,這兩者相輔相成,形成強大的網路效應,越來越蓬勃,也難怪網路女王瑪麗.米克會在2016年的報告中提出「再見蘋果,亞馬遜才是未來」的見解。

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多了螢幕的Echo家族新成員:Echo Show。
圖/ Echo Show

有趣的是,智慧家庭的中控閘道器一直是各大廠商搶奪得焦點,最早由家電廠商們組成的「AllSeen」陣營信誓旦旦地要搶奪這個未來家庭中的大餅,後來Google、蘋果、三星,以及Intel找了原來ICT廠商們組成OCF陣營都以很大的動作想要進來領導這個產業。但是亞馬遜以Echo喇叭進場,提供使用者直覺的語音操作方式後,迅速的攻占了美國眾多消費者家中的客廳與房間,再以迅雷不及掩耳的方式,開放Alexa Skills Kit與Alexa Voice Service API,讓眾多廠商搶著進入其生態系,沒多久就讓原來在市場領先的Google跟蘋果大幅落後,有趣的是「人工智慧語音辨識引擎」 最早發表的是蘋果的Siri跟Google的Google Now(後來整合成Google Assistant),雖然現在Google 以Google Home喇叭急起直追,但也只占到20%的市場,而蘋果到最近才說要出類似的產品,更別說市場已經忘記了AllSeen跟OCF兩大陣營了。

這其實是亞馬遜的平台策略成功,當別的廠商都還在想占地為王時,亞馬遜想的卻是如何吸引大量的消費者,因此利用其實驗室衍生發展的新核心能力:用「深度學習」強化的「語音辨識」與「聊天機器人」,整合家庭需求,達成可以讓使用者喜愛的程度的能力時,推出「Echo」這個智慧喇叭,利用Google、蘋果、三星、AllSeen陣營及OCF陣營搶奪地盤的一團混亂的時機,吸引消費者大量加入,成就它的智慧家庭平台大業,不但掌握平台,同時也結合它的內容訂閱與購物事業,提高消費者在此平台的黏著度。

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在Amazon Go消費,商品可任消費者「拿了就走」,再也不必排隊。
圖/ Amazon官網

亞馬遜接下來要推出的「Amazon Go」實體店智慧購物系統,更是亞馬遜打算稱霸零售業的大平台。已經在很多國家電商平台稱霸的亞馬遜,這次針對的是消費者在實體購物的最大痛點:「浪費時間在排隊結帳」。看過「Amazon Go」影片的人,無不讚嘆其中貨品拿了就走,自動結帳的流程之方便,可以想見推出之後,可以吸引更多的消費者前往。由亞馬遜過去的歷史,可以得知這套系統並不是為了讓亞馬遜自己使用,而是把方案租給眾多實體零售業,讓他們可以讓更消費者前往消費,提高消費者的黏著度。而亞馬遜,則可以獲取這些跟他租賃解決方案的零售業營運時的大數據,徹底掌握零售業的整體趨勢。

亞馬遜這次的行動更是針對自己的強項:零售業。了解AI產業的人,會看到其他各大公司(IBM、Google、微軟⋯⋯)都把重點放在金融、醫療跟工廠生產,除了微軟有提供影像辨識系統協助智慧零售廠商。卻只有亞馬遜針對的是消費者的痛點,提供一整套智慧零售系統,而其中的實體購物流程,也規劃如亞馬遜的網路電商流程,方便又直覺。

從平台策略來解析亞馬遜,可以看出亞馬遜的意圖跟行為。更可以了解這一切都是亞馬遜的「客戶至上」的中心思想,結合了其平台策略思維,才造就今天亞馬遜的霸業。

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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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