中國手遊為什麼這麼會出海?
中國手遊為什麼這麼會出海?

這是遊戲行業內很多人都有興趣知道的問題!近年來台灣做遊戲開發或者代理的本土公司,因為中國手遊對於市場的直接入侵,不是退位只做行銷或金流,就是做BC級遊戲苟延殘喘,再不好就是熄燈了(今年又有一家老牌的聽說要熄燈了)。

兩年前我寫過這篇開放陸資吧!扭轉台灣遊戲產業局面,看來這個選項也不存在。

現在不要說台灣市場,其實放眼全球只要是基礎頻寬還不錯的國家,在手機遊戲排行榜很多遊戲都掛著五星旗,這麼多亮眼的成績怎麼得來,行業內許多人酸說:還不就『國內』市場大,資金豐盛,行銷本砸得多,『出海』自然會大豐收!

資金這個理由,一部分是對的。許多台灣獨立開發者可以做出品質很好的遊戲,許多在賣相上都可以攻進全球市場,但研發資金不足,常常做不出足夠付費點的大型免費遊戲,只能做0.99美元至1.99美元的付費遊戲,期待能生存就好。

研發規模不夠大,很難用已開發的模組重新排列組合,降低新遊戲的成本。更別想要購買什麼知名IP來套進遊戲。

但資本不見得是萬靈丹,中國手遊的出海發展,雖然整體上風風光光,砸下行銷卻慘賠的也不少。我以在遊戲產業和東南亞的數位行銷經驗,彙整中國這麼會出海的原因:

1.行業內的鼓勵效果

在中國,遊戲行業的圈子圍繞著鼓勵出海的氛圍,大量的研討會以及經驗分享的場合,讓行業內的老闆、投資人對於出海有非常大的憧憬。

根據App Annie的報告,2018年中國手遊在『海外』(也包含台灣)超過百萬下載的共有237款,同比增長15%。這些成功出海經驗的老闆們,雖然實際上不具備操作經驗,但是在台上抬頭挺胸的分享,讓更多中國企業想要出海。

反觀台灣,越是老牌的企業,越沒有這個膽子,敢衝的多半是年輕又窮的獨立開發者。

行業內那些愛講喪氣話的高層,其實很想出海,也收集了不少資料,但一直裹足不前。

2.早期定位就是全球化

這對遊戲來說是很重要的:從一開始研發就考慮到未來要發展全球化,所以框架上預留很大的空間,否則就要花費大量的時間金錢去修改遊戲。中國的開發者只要有出海經驗,都很能在行業內分享,或者藉由挖角互相流通。

台灣的程式開發者,特別是行動應用上,多半能接受的用新的程式語言開發(這點真的很棒),但是要做全球化的框架,能指導的資深程式設計者卻很少,很多第二外語比較強一點的,都被挖角到美國、日本工作了。

3.對於本地化的鑽研

我所負責的泰國行銷公司,常常接到一些本土行銷需求,近年來多半是代為尋找實況主和網紅,因為這畢竟還是要泰國同事面對面溝通的工作,其他渠道像是一般數位廣告,多半已經有『國內』的代理公司在進行了(而且打款也很方便)。

中國手遊發行公司對於本土化的鑽研很令人敬佩,在當地文化、生活習慣和接觸的渠道,很多公司是早有準備,需求開出來都很精細。

遊戲內容上也許多因應當地的作法,我很喜歡舉例德州撲克:台灣在小桌上常常有不專業的玩家亂All-in(全下),導致該輪迅速結束。但在泰國即使是小桌,大部分的玩家是懂得怎麼玩的,陸續有人fold(蓋牌),因為每一輪遊戲的時間較長,廠商就在桌旁做了迷你拉霸遊戲,讓蓋牌的玩家可以有事做,這就是一種本地化的設計。

4.行銷經驗的傳承和精算

如前所述,大型行銷預算本身令人羨慕,但也不是砸了錢就一定能成。中國廠商在遊戲預熱期間,很專注去看遊戲留存和付費,原本體質不錯的S級遊戲,推到海外也不只是砸大錢,而是每個渠道都要精算投資報酬率。

結語

雖然本文似乎對中國手遊出海多所盛讚,觀察產業也存在很多問題,比方說:在本地做得很好的領導階層,不願意長期待在海外開疆闢土,把行銷都藉由窗口包給別的公司,所以行銷窗口一走,內部經驗就斷線了。

因為內部層層收回扣,導致實際執行的行銷預算少得多。許多遊戲一開始用刷榜的老招撐起來,現在新的遊戲可就很難了。

其實一姊個人最佩服中國遊戲公司的一點是:明明是山寨別人的遊戲,還可以山寨成更好、更本地化的設計,有些甚至還可以出海反攻原產國!

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關鍵字: #遊戲產業
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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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