內容扮演成長引擎,阿里巴巴執行長張勇:淘寶已經變成社群商務平台
內容扮演成長引擎,阿里巴巴執行長張勇:淘寶已經變成社群商務平台

阿里巴巴2018年會計年度第一季(2017年3月至6月)營收大增56%,帶動股價連日大漲。阿里巴巴首席財務長武衛表示,核心電商業務和阿里雲是帶動這季度營收成長的兩大動能。當中又以營收占比較高的核心電商業務表現更關鍵,包括新使用者的增加、流量的成長,和個性化使用者介面都為電商業務帶來直接挹注,而背後更重要的驅動力則是「內容」和「社群」。

淘寶已經轉變成社群商務平台

雖然阿里巴巴的用戶基礎已經相當龐大,但上個季度還是有2200萬人的淨增加,將月活躍用戶數推升到5.29億人。但比淨增用戶數更重要的,是他們觀察到消費者對淘寶的黏性變得更強,轉換率和點擊率也跟著拉高,進而帶動整體收入的增長。

阿里巴巴財報
阿里巴巴2018會計年度第一季財報表現
圖/ 截自阿里足跡

阿里巴巴執行長張勇表示,手機淘寶已經從一個服務平台,轉變成第一大商品市集,再轉變成一個由交易、內容和社群共同驅動的社群商務 (social commerce)平台。在淘寶生態系上,除了在平台原有的買、賣家,現在還加上一層能夠產製大量內容的網紅和意見領袖們。

而促使大量網紅和意見領袖在平台上蓬勃發展的,則是阿里巴巴平台上各式各樣的社群商務產品,如淘寶頭條、淘寶直播、短影音等等。「我們和商家密切合作,讓他們了解如何使用不同的服務、透過這些工具得到最高的轉換率。」張勇表示,「今天消費者在我們的行動App上,不只是在購物,也在消費內容。」可以說淘寶是藉由內容來激發新的消費者需求。

他指出,美妝類和廚房用品類都是透過直播創造出更大效益的顯著例子,因為透過直播展示如何化妝、如何料理,也同時激發出消費者對食物和廚房用品的好奇心。

阿里巴巴集團執行副主席蔡崇信認為,當淘寶變成一個內容更豐富的App,消費者對平台的參與度也會變得愈深。「消費者停留在平台的時間愈長,會買更多,而且看得品類也更廣。」他說。而張勇表示,若以日活躍用戶數和月活躍用戶數的比例來衡量用戶黏性,則他們一直維持在40%以上。

阿里巴巴張勇.jpg
阿里巴巴執行長張勇表示,今天消費者上阿里巴巴的平台已經不只是購物,也是在消費內容。
圖/ 截自阿里足跡

不能只有內容,還要數據驅動「個性化」

但要真正實現透過內容加深用戶參與度這件事,背後其實還有一個關鍵,就是數據的運用,也是阿里巴巴去年開始強調的「個性化」服務,並在今年5月針對個性化技術做了全新改版。更明確地來說,就是藉由消費者數據分析,讓每個消費者看到的都是最可能產生關連性的內容,並創造更多互動。

一方面,他們認為這可以提升使用者體驗,另一方面,當內容更符合個人化需求,提高的就不會只有點擊率,更會拉升購物轉換率。而這也在讓平台成交可能性提高的同時,讓商家們更願意付費給阿里巴巴使用各種行銷工具。這也是為什麼付費商家數量及商家平均支出都在該季度雙雙創下歷史新高。

此外,別忘了阿里巴巴集團底下除了有核心的電商事業,以及阿里雲服務,還有媒體與娛樂事業。「我們會看到媒體與娛樂事業和核心電商業務發揮更大綜效。」武衛表示目前已經看到初步成果,也預期兩大事業未來可以在消費者、內容、商業化產生更大的互補綜效。

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓