開發iOS App變更容易，蘋果宣布收購軟體新創Buddybuild|數位時代 BusinessNext

開發iOS App變更容易，蘋果宣布收購軟體新創Buddybuild

隨著智慧型手機市場逐漸飽和，App顯然成為營收的主要來源，蘋果近期收購一間加拿大溫哥華的軟體新創公司Buddybuild，希望提供更多元的開發工具，來降低iOS開發難度，藉此增加整體開發的力度。

收購Buddybuild，提供更多元開發工具

「我們很高興分享Buddybuild團隊加入蘋果的Xcode工程團隊，為整個iOS社群打造更好的開發者工具。」Buddybuild在官網中寫道。

蘋果跟Buddybuild雙方都已經證實這項收購案，不過詳細的收購金額並沒有對外透露，目前Buddybuild約有40名員工，未來都會持續待在加拿大的哥倫比亞省營運，並表示：「永遠都以身為加拿大公司驕傲。」根據收購協議，Buddybuild軟體工具將整合進蘋果的Xcode中，Xcode是蘋果用來開發iOS、macOS、watchOS、tvOS應用產品的開發工具包，將為整個iOS社群帶來更好用的開發者工具。

Buddybuild表示，未來雖然不會再接收新客戶，但仍會持續為現有的顧客提供服務，且在2018年3月1日完成收購後，將停止向顧客提供免費版本和Android應用開發工具。過去蘋果在2014年收購公測平台TestFlight時，也曾同樣的移除該平台對於Android的支援，且用戶必須採用Xcode才能使用其服務，使得Google生態系失去一項關鍵的開發工具。

App成主要營收來源，蘋果積極討好開發者

Buddybuild成立於2015年，由前亞馬遜員工丹尼斯·皮拉里諾斯（Dennis Pilarinos）和克里斯托弗·斯科特（Christopher Stott）創辦，過去三年已經融資高達880萬美元，企業溝通軟體Slack、社群網站Reddit、線上音樂分享平台SoundCloud、社群軟體FourSquare、紐約時報都是旗下客戶。

「為開發者提供匯集、部署、用戶反饋系統。」Buddybuild這麼稱呼自己，主要服務是提供開發團隊簡化工作流程，讓產品進行更新，再透過GitHub、BitBucket、GitLab等平台發布應用，未來這套系統將融入蘋果生態，提供開發者測試產品，預計可以讓iOS App開發簡單許多。

App是驅使消費者購買智慧型手機的主要動力，也是智慧型手機重要的戰場之一，近年隨著智慧型手機市場逐漸飽和，App就成為營收的主要來源，雖然目前Android手機整體的銷量超越iPhone，但蘋果在App的營收仍超越Google。

根據市場研調公司App Annie數據，2017年第三季全球App市場共有170億美元，而蘋果就占了110億美元，雖然全球Android系統的市占率遠遠超過蘋果，但賺錢能力蘋果卻是遠遠勝出，多賣不見得多賺。

為了著眼於App營收，蘋果近來策略轉向討好開發者，在今年三月讓開發者直接在App Store回覆用戶評論、開放開發者自訂免費試用或優惠折扣，以及讓開發者選擇以「預購」方式發行產品，頻頻推出各項措施以及好用的開發工具，確保開發難度降低、增加整體應用開發力度。

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。

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。」

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。

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。

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。