給底薪、發獎金，阿里巴巴來台徵電商直播主玩真的|數位時代 BusinessNext

以台灣為首站，阿里媽媽要廣招網紅成直播商家

「我們發現有了網紅作為載體，他會使得你跟粉絲有更多互動，粉絲相信網紅、相信達人，購買效率會更高。」他說。

而在被視為全球直播電商擴張計劃首站的台灣淘寶達人之夜上，除了有曾創下單場直播交易額新台幣3.8億元的淘寶知名直播主薇婭親自來台交流，並在現場示範直播銷售；付必鵬也公開了更多他們將如何與台灣網紅合作發展內容生態系的細節。

不只給底薪，還祭出額外分紅獎金

付必鵬表示，阿里媽媽和網紅合作主要有兩種形式，第一是任務派發型，也就是將淘寶平台上商家的需求，分派給網紅去宣傳、銷售。他表示平台上至少有500萬商家有這方面的需求。而第二種形式則是會幫助網紅發展出自己的IP，也就是幫助網紅在平台上開自己的直播商店。

付必鵬進一步指出，針對台灣市場，在任務平台方面可以細分成三個層面，首先是入門型，就是透過產品和數據連接系統，讓每個人都有機會嘗試成為直播電商。而進階版的優質達人則是可以在交易訂單量體達到一定程度後，獲得額外提撥的銷售分紅獎勵。另外還有最頂級的「超級達人」，則是會獲得阿里媽媽正式簽約，協助他們發展粉絲運營和店鋪運營工作。

以薇婭這樣的超級達人為例，目前她就在淘寶上有自己的店舖，同時她也會外接如YSL、蘭蔻、雅詩蘭黛等各大品牌的直播銷售工作。整體來說，她一年的直播場次超過320場。

而在台灣市場方面，付必鵬表示，只要訂單數超過1000筆的網紅，就有機會拿到新台幣10萬元以上的薪水，而在月薪之外，根據訂單數規模，還會有額外的銷售分紅獎金。

系統、數據、資金、商家準備好，啟動全球達人孵化計畫

付必鵬表示，一年前看台灣網紅市場時，他們認為還有太多基礎建設缺口待補齊，但今（2018）年包括阿里媽媽、淘寶、天貓海外共同合作，從系統到數據到功能到資金到商家，都已經準備好。因此他們認為已經可以開始提供台灣網紅商業化能力。

「我們認為今年會是電商達人的一個元年。」他說，台灣是第一站，接下來在全球也會展開達人孵化計畫。

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。