首屆LINE HACK落幕 站在LINE的肩膀上新創需要擔心風險嗎?
首屆LINE HACK落幕 站在LINE的肩膀上新創需要擔心風險嗎?

為了鼓勵台灣開發者能透過 LINE API 開發出更多各類生活應用,LINE 台灣今年 9 月第一次在台灣舉辦開發競賽 LINE HACK,冠軍隊伍將能獲得今年 11 月 LINE 總部在日本舉辦的 LINE BOOT AWARDS 2018 開發大賽入場券,因此此次 LINE HACK 也被視為前哨戰。

挖掘台灣優秀團隊 LINE支持開發社群的不變承諾

LINE 台灣總經理陳立人表示:「LINE 對於優秀的開發人才格外看重,我們相信只有在地的開發者,才能最了解什麼樣的服務,在 LINE 的平台上最接地氣;而挖掘優秀的團隊,則是 LINE 支持在地開發社群不變的承諾。」

【圖2】LINE台灣總經理陳立人致詞.JPG
LINE台灣總經理陳立人致詞。
圖/ LINE台灣提供

書面初選開始共吸引 81 個團隊、多達 300 位的開發者報名,其中 10 個進入最終決選的團隊,分別針對生活提醒記帳揪團就醫直播餐廳預訂活動票券管理等圍繞在日常生活中的各種需求,透過各種 LINE API 功能的應用與串接,在短短兩天時間內開發設計出可執行的應用服務。

從入選團隊開發應用服務 望LINE Pay未來擴散佈局

10 組團隊最終脫穎而出奪下冠軍的是 IQ 智能戰隊推出的「金魚腦救星(LINE ID:@iqa5483j)」,亞軍則是「記帳雞(LINE ID:@17g8)」。

【圖3】LINE HACK 2018冠軍「IQ智能戰隊」將代表台灣出征LINE BOOT AWARD
LINE HACK 2018冠軍「IQ智能戰隊」將代表台灣出征LINE BOOT AWARDS 2018
圖/ LINE台灣提供

金魚腦救星」整合日常生活中四散各處、容易忘記處理的需求,包括單據繳費、行事曆、消費記錄,以及透過虛擬群組讓非 LINE 好友間,透過 LINE 聊天機器人就能進行「紀錄」、「提醒」、「追蹤」。其中,最特別的是聊天機器人能在虛擬群組完整紀錄無論是好友或非好友的借還款資料,這樣的資料未來或許能結合金融業發揮更大價值,令人期待。

以帳務整理條列、分析功能出發打造的「記帳雞」,開發至今已累積 13 萬使用者、5200 個多人記帳群組,團隊表示留存率高達 78%。其中值得注意的是 13 萬使用者當中女性使用者佔 70%、年輕使用者佔 72%,這說明無論是導購或廣告等商業模式,「小資女」都會是他們極重視的消費族群。但是,比起持續添加對話等多樣功能,記帳雞或許得先好好思考如何創造足夠誘因吸引使用者使用、養成記帳習慣的問題,並與市場上其他已存類似服務如記帳城市做出差異性。

【圖5】參賽隊伍現場熱烈Hacking,圖為亞軍隊伍「記帳雞」.JPG
亞軍隊伍「記帳雞」。
圖/ LINE台灣提供

本次 10 組入選團隊中,高達 7 組串接 LINE Pay API,其實也說明 LINE 台灣舉辦 LINE HACK,除了連結開發者社群,也希望結合彼此力量共創更多貼近使用者生活服務,並藉力開展 LINE Pay 在台灣市佔率。

深耕台灣市場 社群、競賽、計劃三向齊走

除了剛結束的 LINE HACK 2018, LINE 要深耕台灣市場的決心早已透過各項活動大力傳達,陳立人說像 LINE 開發者小聚(LINE DEVELOPER MEETUP)就是希望與台灣開發者有更多連結的聚會活動。

不只開發者,面向新創 LINE 台灣也推出 LINE 新星計劃(LINE PROTOSTAR),藉由提供免費的 LINE Business Connect 帳號以及技術訓練與支援,希望台灣新創能成為下一個「智慧入口」新星,創業小聚曾採訪過的微股力VoiceTube 便曾入選此計劃。

在 LINE 巨人的肩膀上打造服務雖然發展可能較快,但也令人好奇當 LINE 的服務策略調整時,對新創公司來說是否有任何保障?對此,陳立人回答道:「新創會面臨到各種各樣的風險,目前 LINE 新星計劃與新創公司就是一年的承諾關係,在這一年間會盡量提供資源協助。結束後也會視新創公司發展狀況,盡力延伸各樣合作可能,」他也強調:「我們會繼續尋求更多資源,來幫助台灣新創!」(延伸閱讀:LINE加碼台灣新創育成計畫,既投資未來也完整在地化布局

其他八組決選各參賽隊伍與作品介紹(依決選發表順序)

隊伍名稱 服務名稱 服務介紹
大好き 爽揪MoreScanQ 結合LINE的通訊功能打造即時揪團服務(LINE ID:@xmo8072c)
大大安安幾歲住哪2018 安安小妹 延伸LINE的群組聊天功能,開發出聚餐管理聊天機器人。(LINE ID:@sxi4629b)
line say say 來說說 看準簡報資料整理及講者互動兩大痛點,利用LINE聊天室就能整合會議資訊。(LINE ID:@etx7735c)
爆彈時計 爆彈時計 透過有趣的互動形式,來解決聚會遲到問題。
Licket Licket 將LINE聊天室化身票券快取快存的最佳收納工具。
醫變通 醫變通 整合醫療院所資訊,期望透過聊天機器人落實分級醫療制度。
Kyosei.ai 賴導播、直播接線生 讓直播主透過LINE聊天機器人就能為直播加入特效,強化直播主和粉絲之間的即時互動。
ScanQ ScanQ 將聊天機器人化身為智慧手機上的叫號系統,讓用戶更能有效管理排隊時間。

本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #開發者 #LINE
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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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