十分鐘節目風靡通勤族
十分鐘節目風靡通勤族
2005.06.01 |

隨著韓國衛星數位多媒體廣播(S-DMB)服務在今年五月一日全面啟動,韓國已成為第一個實現行動影像串流商業化的國家。雖然用手機收看電視目前在全球多屬實驗性的應用,但其發展前景卻十分令人期待,畢竟結合手機與電視這兩項最流行的傳播媒介,確實是有其賣點。電視手機讓人們可隨時隨地收看新聞、觀看體育賽事、連續劇和欣賞MV,將為人們的休閒生活方式帶來嶄新的變革。
根據研究單位Informa Telecoms and Media的調查報告指出,至二○一○年,全球預估將有一.二五億用戶使用手機看電視。事實上,在韓國數位多媒體廣播服務正式商用化後,兩週內就有超過二萬名新用戶申請該項服務,顯示其具有相當的吸引力。預估在今年年底電視手機相繼問世後,其銷售量可達十三萬支,到了二○一○年,電視手機的年銷售量更將達到八千三百五十萬支。

**商業化後手機款式漸增

**電視手機這項技術也讓英語世界出現了新的詞彙,像是由行動(Mobile)和劇本(Episode)兩個詞彙合成的「手機劇集」(Mobisode,電視台專門為手機製作的電視劇節目),以及「快餐電視」(Snack TV,手機上播放的電視節目片斷)等。
在美國,著名電信業者Sprint率先推出手機電視服務後,其最大的行動電話公司Cingular也推出手機服務套餐。目前,連美國有線電視網也加入手機電視的競爭,NBC將提供手機新聞節目,ABC將建立一個以手機為平台的二十四小時新聞頻道,FOX不但已開始發布每分鐘一檔的手機電視節目,更專門為熱門電視影集(二十四小時)製作手機版。
韓國的電視手機進展得最為快速,不論是手機業者、電信服務業者乃至內容提供者,均卯足了勁在推動此一市場。在數位多媒體廣播服務正式商用化之前,僅有三星電子在今年一月率先推出的SCH-B100與SK Teletech推出的IMB-1000兩款數位多媒體廣播手機。
不過,在商用化之後,三星電子在五月底又推出摺疊式SCH-B130,而LG電子除已推出的LG-SB100外,並於五月中旬發表全球首款上蓋可翻轉三百六十度的新款數位多媒體廣播手機LG-SB120。未來三星、LG、SK Teletech等廠商都將推出採用各種不同設計的數位多媒體廣播手機,提供消費者更多的選擇,以強化對數位多媒體廣播市場的攻掠。

**十分鐘節目鎖定通勤族

**電視手機的成功關鍵之一,在於如何提供令消費者滿意的內容。韓國唯一的數位多媒體廣播服務業者TU Media社長徐榮吉表示,根據今年一月十日以來的示範廣播服務實況調查結果顯示,新聞是最受歡迎的節目內容。至於在使用時間方面,視訊內容的收訊時間平均為六十七分鐘,音訊內容的平均收聽時間則為四十七分鐘,平均來算,數位多媒體廣播的每日平均使用次數為四次,平均每次使用時間為二十八分鐘。相較於韓國一般閱聽人每天收看電視的一百六十分鐘,收聽多媒體廣播的時間其實還有一段落差。
不過數位多媒體廣播的定位,原本就是與既有媒體產生互補作用,而調查結果亦顯示,閱聽人使用數位多媒體廣播服務的主要時間,與一般電視廣播確實有著相當大的差異。徐榮吉指出,不像一般電視的尖峰時間出現在上午八到九點及晚間七到十點,數位多媒體廣播具有「行動收訊」的特點,因此在上下班通勤時間、午休及睡前,都成為使用高峰,充分展現出其優勢所在。
目前在TU Media提供的二十七個全天候服務頻道中,大部分的節目都是由一到十分鐘以內的簡短內容所構成,像是最受年輕族群歡迎的行動卡通(Moving Cartoon)與無預警測試秀(暫譯)等,都是十分鐘的節目。甚至有個稱為(一分鐘)(1 minute)的節目,標榜提供各種主題的一分鐘節目內容服務,可見數位多媒體廣播內容服務的一大特色——「十分鐘決勝負」。

**高收費與技術問題待克服

**相對於廠商的積極布局,目前韓國消費者對電視手機的認知度及購買慾並不算十分熱烈,根據韓國手機業者VK的問卷調查顯示,有五七%的消費者並不了解電視手機為何,僅有一六%的消費者表示想要購買,有二七%的人根本沒有購買意圖。
數位多媒體廣播服務更面臨地面波電視節目重播問題未決、KTF與LG電信等後進業者的推動時程滯延、服務月費(一.三萬韓圜,約四百○六元新台幣)及電視手機費用(八十五萬韓圜,約二萬七千元新台幣)負擔過高等問題,而電視手機本身在螢幕解析度、耗電量、音質、使用介面等方面的問題也有待解決。
不過,韓國推動數位多媒體廣播服務的時程則不曾稍歇,將於今年七月及十月分兩階段於首都圈展開地面波數位多媒體廣播(T-DMB)的示範性服務,並於十二月進入商用化,而中部的大田、忠清道地區的忠清圈及南部的濟州圈T-DMB業者,也將在今年年底選定。
至於數位多媒體廣播部分亦將於明年一月正式推出一個頻道的數據廣播(data broadcasting)服務,屆時數位多媒體廣播服務將更趨多元化,消費者也將有更多不同的選擇,因此數位多媒體廣播的後續發展值得進一步觀察。

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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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