連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?
連Google都投資的中國AI獨角獸——出門問問在台成軍,這步棋怎麼下?

今年6月,台灣終於等到了第一款屬於自己的智慧音箱——遠傳電信推出的「遠傳問問」。其中最關鍵的核心角色,莫過於住在音箱裡名為「愛講」的語音助理了,是由中國AI(人工智慧)獨角獸公司「出門問問Mobvoi」一手打造。

這是第一次,出門問問開始被台灣民眾所知曉,也是出門問問創辦人兼CEO李志飛,在台灣布局的第一步。而推出半年後,遠傳電信執行副總經理尹德洋也首次透露了成績:已賣出超過2萬台。

緊接著,出門問問在4日正式宣布落地台灣,不僅帶了三款自家產品一同「進場」,還要做像遠傳這樣B2B的生意,目標成為台灣第一AI科技公司。

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遠傳電信推出的智慧音箱「遠傳問問」,是和出門問問共同推出。
圖/ 遠傳

一間AI語音公司,前後獲得6輪募資

在了解出門問問在台灣的布局策略前,得先知道這間公司究竟在做些什麼。

「我們公司的英文名字叫做Mobvoi,代表Mobile Voice(行動語音),從成立的第一天起,這一間公司做的事就是在各種行動場景下,以『語音交互』為核心來發展。」李志飛在記者會一開場,便把公司定位說清楚。

簡單來說,出門問問的AI主攻在「語音」領域,如同Google的智慧音箱Google Home進行任何操作離不開Googel助理一樣,出門問問做的也是一樣的「語音一站式」服務,包括了語音辨識、自然語言理解、熱詞喚醒、垂直搜尋、智慧推薦、語音合成,都可以與各種裝置、服務連結,一氣呵成。

「公司成立的前四年,主要業務在B2C,而最近一年花了很多精力在B2B客戶身上。」從2012年成立起,李志飛就認為「語音」勢必是未來下一個人機介面,但更重要的是有什麼「場景」可以應用,於是他鎖定在「裝置」上,開始自己生產設計把AI軟體和硬體結合的裝置,如智慧手錶、無線耳機、智慧音箱,甚至是車載系統。

直到今年,才把「場景」再延伸到各企業的服務上,做起B2B的生意,與遠傳電信合作就是一個典型的例子。

而歷經六年,出門問問在全球共計有10間辦公室、約800多名員工,其中約60%以上都是研發人員,前前後後已經獲得六輪投資、金額達2.55億美元,其中的投資者之一有Google,還有紅衫資本、福斯汽車集團等。

身上有著Google基因,打造中國版Google助理

為何這一間公司吸引這麼多巨頭的目光?得從「硬實力」說起。

李志飛和出門問問技術長雷欣,曾經都是Google總部科學家,只是當時一人負責機器學習翻譯、一人負責離線語言,而工程副總裁黃美玉則曾是微軟首席自然語言處理科學家,強大的技術團隊,已經為AI研發打下穩固的基礎。

出門問問
出門問問技術長雷欣(左)、CEO李志飛(中)、工程副總裁黃美玉(右),三人都擁有深厚的AI技術背景。
圖/ 唐子晴/攝影

這讓李志飛和「前東家」,發展出讓公司價值再升一階的關係。由於目前中國並不支援Google助理,Android陣營的手機廠商,在中國販售的手機裡都有自家的語音助理,但在智慧穿戴的Wear OS系統中,出門問問打造的語音助理「小問」卻成為了「中國版Google助理」,是Google指定要提供給Wear OS的中文語音助理。

台灣20人團隊,97坪辦公室盼明年擴編三倍

把焦點拉回台灣。

「我們在內湖的辦公室有97坪(笑),但在台灣AI、演算法人才確實不好找,花的時間得比其他國家更長,預計在現有20人的團隊基礎上,一年後要擴編至50到60人。」出門問問台灣總經理黃仁宏說道,出門問問台灣團隊約從今年六月開始籌備,一個半月前正式成軍,終極目標是要成為台灣第一的AI科技公司。

事實上,李志飛透露,除了中國、美國,台灣是第三個精心策劃建立「在地團隊」的市場,在台灣提供的服務無疑也分為B2B和B2C兩大類型,但一切都圍繞著「本土化」。

像是語音模型要台灣本土風,要聽得懂台灣國語、講話得有台灣味,例如遠傳的「愛講」就是很好的例子,像是用戶說出「柯P」,這種只有台灣人懂的詞,會自動被轉成「柯文哲」;另一點在地化,在於無論是自家產品,還是客戶的產品,希望都可以建立起產品的在地服務生態系。

出門問問
出門問問在台灣的終極目標,是成為台灣第一AI科技公司。
圖/ 唐子晴/攝影

讓人不禁產生疑問——台灣人口僅約2300萬人,為何要如此大費周章,進駐這一塊看似不大的市場?

「AI是要讓現有行業體驗更好,這就得看現有的體驗是否做得夠好、民眾消費能力有沒有達到一定水準,這些台灣都有了。」李志飛道出原因。

此外,出門問問還看到幾個「潛力點」,像是台灣智慧型手機滲透率非常高、達70.4%,排名亞洲第三;且歸功於電信業者推出的網路吃到飽方案,台灣的行動數據使用量也非常高,平均每張SIM卡每月行動數據下載量達10.7GB,更位居亞洲第一,這麼大的使用量,讓出門問問判定台灣對人機交互的需求肯定相當龐大。

黃仁宏透露,目前已經有保險、金融、電信、車等企業客戶都已經在洽談中,2019年就可以看有合作服務、合作產品推出。

在地化很重要,出門問問、獵豹、Google都在做

「未來在台灣的智慧音箱會越來越多,但有幾個是真的願意把團隊帶進來?願意在台灣扎根、把技術帶上來?我們真的是抱著很大的決心。」工程副總裁黃美玉表示,在台灣團隊還未正式成立之前是她負責遠傳的「愛講」,由於自己是台灣人,當時透過演算法優化,來做到「台灣味」這件事。但她希望,現在可以把新一代的年輕人叫進來,把技術留在台灣,面對AI人才缺稀的狀況,未來計劃可以跟台灣有AI師資的學校建立合作關係,例如台大、清華、交通大學等等。

而每一家在做語音助理的公司,似乎都覺得「本土化」很重要,夠本土,使用體驗才更好。例如Google,也是在Google助理推出兩年後,搜集夠多資料、做了夠多機器學習,才敢在今年10月推出「台灣中文版」的Google助理。

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小豹AI音箱,雖然其語音採用自家的獵戶語音OS系統、原生中國,但七月在台灣推出時,就有專門在地RD小組支援研發、調整。
圖/ 獵豹

而獵豹移動七月在台推出的「小豹AI音箱」,搭載的是自家獵戶語音OS系統,在中國市占率約30%,小米智慧音箱、音頻網站喜馬拉雅採用的都是該系統,累積的也都是中國的數據資料。

但從一開始,獵豹移動就和台灣雪豹合作,在台灣市場的技術開發上,雪豹會有專屬台灣的小團隊支援,除了建立台灣人常用的發音詞典外,也會更新台灣網路搜尋熱詞,將熱門詞彙訓練至獵戶語音系統中,同時也會訓練一些專有名詞,譬如股票名稱:大立光、台積電等。

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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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