化產後憂鬱為創業動力,催生AI寶寶攝影機——專訪Cubo共同創辦人
化產後憂鬱為創業動力,催生AI寶寶攝影機——專訪Cubo共同創辦人

踏入會議室,寶寶攝影機 Cubo 的共同創辦人林欣誼(Joanna)看起來相當有氣勢,170 公分的身高更加強了不少氣場,名片上「首席行銷長」的頭銜讓人直接聯想到英氣外放的女強人模樣。

不過,坐下來接受訪問的林欣誼,在回答問題前,總會先默默地說聲「好」,彷彿在鼓舞自己一樣。這種反差萌,讓她少了咄咄逼人的壓迫感,反倒傳遞出一種堅定的溫柔。

翻開過往的經歷,PayEasy、MOMO、Yahoo、91App,清一色的電商公司,與 Cubo 所專攻的 AI 與硬體領域截然不同。

讓林欣誼勇敢跨出舒適圈,毅然決然離開深耕 10 年以上電商領域的關鍵人物,是雲仔,林欣誼的兩歲兒子。

送子鳥稍來的祝福,卻一併帶來產後憂鬱症

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林欣誼與兩歲的兒子,雲仔。
圖/ Cubo

「我一共做了 6 次人工受孕才獲得第一個孩子。」原本以為孩子的出生能夠讓林欣誼的生活與事業更加圓滿,沒想到送子鳥帶來了恩典,也一併帶來了產後憂鬱症。

兩年前,懷胎 7 個月的她挺著大肚子加入了丈夫的團隊寵物攝影機 Furbo,前往美國籌備登陸募資平台 Indiegogo 的工作。募資相當順利,兩個月內就成功募得 1,500 萬台幣。

林欣誼一邊享受成功的戰果,一邊與丈夫不斷規劃著育兒藍圖。這是引領她不斷前進的動力,「我要為了兒子更努力,以身作則,成為孩子心目中最棒的媽媽」。

Furbo 在美國獲得相當成功的迴響後,林欣誼回台生產。自此,出現了重大的轉捩點。

「每一天都從睡夢中驚醒,擔心孩子趴睡,或棉被覆蓋口鼻窒息,每兩三個小時就想親眼確認一下孩子還好嗎?」,夜夜難以成眠的她,情緒上也發生了改變,「過去看到老公碗沒洗也不是很在意,那段時間卻會生氣要他馬上、立刻把碗洗好」。在諮詢過醫生與朋友後,林欣誼才知道自己罹患了產後憂鬱症。

醫生建議他們每週選一天遠離孩子,不管是看個電影也好、散散步也好,隔出一小段沒有孩子的空間,找尋自己的生活。

在這段時間,林欣誼不只想盡辦法找回產前的開朗與活力,另一方面,她不斷詢問身旁的人,是否遭遇到相同的夢魘,發現許多媽媽都非常害怕孩子趴睡所引發的窒息問題。

從這一刻開始,Cubo 的雛形漸漸在心中萌芽。

以使用者為核心,募資平台上快速爆紅

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Cubo 結合 AI 主動偵測如「口鼻被異物覆蓋、趴睡」等潛在危險事件,並透過手機App發送預警通知,讓爸媽隨時掌握寶寶狀況。
圖/ Cubo

打造一個讓媽媽能夠安心,自己也能夠放心的寶寶攝影機,成為了夫妻倆的共識,於是組建了團隊進行產品開發。過去打造寵物攝影機 Furbo 的經驗,讓 Cubo 團隊快速找到核心理念:「以使用者為中心」。

聽起來真的有講跟沒講差不多,不過 Cubo 卻把這個概念落實到 DNA 中。第一次聽 Cubo 的 pitch,會誤以為自己身處什麼學術場合,不管是找尋醫師共同研究,用堅實的論文資料為產品功能背書,或是找了 158 位父母進行深度訪談,在台灣與美國共發了 8,000 份問卷,為的就是達到「無我」的境界, 讓使用者來決定一切 ,不讓團隊主觀的意識「污染」產品的走向。

「第一次創業總是奮不顧身、孤注一擲」,林欣誼第一次創業是與丈夫共同創立販售寵物用品的寵樂網,一昧複製別人的概念,並沒有為他們帶來成功,創立兩年就宣告倒閉。「這次之後我們大徹大悟,每一個決定都要回歸市場驗證」,二次創業的他們,不斷利用市場客觀的聲音驗證自己的 idea 是否流於「自 high」。

舉例來說,Cubo 的外型是鳥,其實是使用者在許多動物形象中選擇出來的;另外就連產品介紹,Cubo 都透過問卷與訪談調查,找出最吸引使用者的文案順序。最終的結果令人十分滿意,在募資平台嘖嘖上,Cubo 僅以短短兩天就募得 500 萬台幣,是募資目標的 5 倍以上。

創業家與媽媽身份如何共存?神隊友老公是關鍵

Cubo 於嘖嘖平台初亮相獲得相當不錯的成績後,林欣誼沒有閒下來,「接下來會以網頁內容對使用者進行調查,看怎麼進行優化」,越來越忙的她,如何在創業家與媽媽的兩個身份中保持平衡?

「許多人認為創業跟育兒是互斥的,難以兼顧,但我卻覺得是一種互補」,林欣誼認為在照顧完孩子後,處理 Cubo 的事務是一種心態轉換,能夠讓育兒所累積的鬱悶有個宣洩的出口。「更何況,在處理完創業所遭遇到的困難後,照顧小孩所遭遇到的麻煩好像變得簡單一點了」。

不過,更重要的是夫妻的相互扶持。與丈夫共同維持的育兒觀念,才是支持林欣誼在「媽媽」與「創業家」之間保持平衡的關鍵。以照顧雲仔來說,她與丈夫互相 cover,沒有誰是單一的照顧者,不會有媽媽擔子比較重的情況。

「一邊創業、一邊帶小孩當然很累,不過我們總希望小孩子可以勇敢追夢,怎麼談到自己卻縮了起來?最好的教育,就是身教,創業與育兒當然能夠並存」,林欣誼停頓了一下,接著說:「我希望雲仔可以記住,我們這些大人談論夢想時,眼睛閃閃發光的樣子」。

訪談中的最後一個問題是:「有沒有什麼話要對老公說」?

林欣誼先是看著從頭到尾都陪著一起訪談的丈夫笑了一下,原本以為會產生一點粉紅色的尷尬,她卻非常堅定、順暢地說:「他真的是一個神隊友,不管是創業還是家中的事務,我們不只是夫妻,也像是朋友,他總是可以找出很多盲點,當我們成為彼此的鏡子,很多困難都可以一起解決」。

就像是事先排練過這個問題一樣,一氣呵成。

關鍵字: #群眾募資
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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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