風起雲湧的「消費收藏家」
風起雲湧的「消費收藏家」
2005.06.01 |

最近走進校園的7-Eleven買東西的時候,認識的學生除了跟我親切地打招呼之外,接下來大多數都會問我:老師想買的東西有沒有超過77元以上?如果沒有,那麼一定會想盡辦法說服我多買一些東西(不管需要與否),讓我一下子手上就多了幾瓶飲料或幾件零食。這一切,就只是為了擁有Hello Kitty的3D磁鐵(共有31枚不同的造型)。

**每個消費者都想當收藏家

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7-Eleven與Hello Kitty結合的行銷活動,再一次為Hello Kitty在台灣創造新一頁的消費傳奇故事。根據報載,特別設計讓人貼Hello Kitty磁鐵的畫版第一波12萬張已經被搶購一空,而在拍賣網站上,競標Hello Kitty磁鐵更是最近相當熱絡的交易行為。
這一股狂潮不僅見證了Hello Kitty的魅力,同時讓人更深刻地認識到,現今消費者酷愛收藏的行為傾向。在過去,收藏不是消費行為,如今消費則是逐漸成為一種收藏行為。我們可以觀察到,現代人不僅將消費當作收藏的對象(收藏「消費」),同時也把收藏轉化成為消費的行為(消費「收藏」)。
在以前,收藏不屬於消費的行為範疇,對傳統收藏家而言,把收藏當作是消費行為甚至是一種對收藏的褻瀆。然而,現在的消費者每個人都想嘗試成為業餘的收藏家,認為自己的消費行為具有收藏的神聖使命。在收藏的消費化下,收藏開始成為全民的運動。
「消費收藏家」收藏的,不是對人類文明有重大影響的事物如名畫、古物等,而是企業行銷活動所推出的系列、限量商品。「消費收藏家」有興趣的不是傳奇人物,而是造型玩偶。「消費收藏家」的野心不是要為人類的發展做見證,而是想建構自己私密的生活世界。「消費收藏家」挖寶的地方不是二手書店或是跳蚤市場,而是百貨公司、便利商店、速食店、拍賣網站或是擺在路邊的扭蛋機器。「消費收藏家」不是嚴肅的學究,而是輕鬆的「玩」家(玩票、玩樂之意)。對「消費收藏家」而言,收藏不是孤獨的志業,而是隨興的玩耍。

**消費收藏家收藏美感與意義

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現今的消費者喜歡讓自己成為收藏家,是因為他們想要積極賦予消費的意義,尋找消費的體驗。透過收藏,消費者告訴周遭所有的人,消費不是空虛無意義的行為表現。意義與體驗,是現今消費收藏狂潮的核心因素。這也就是為什麼,並不是企業推出標新立異或是價格奢華的商品,就會激起消費者收藏的慾望,引發消費的收藏運動,而是具有集體的感受(如健達出奇蛋的體驗商品)、集體的符號(如「公仔」的次文化產品)、集體的記憶(如五年級的懷舊商品),才是讓消費收藏家蠢蠢欲動的行動觸媒。空有造型是不夠的,創造出消費物件令人心動的文化生命意義與價值,對消費收藏家來說更為重要。

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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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