向遊戲平台Steam宣戰!Epic Games Store上線,送免費遊戲大力開催
向遊戲平台Steam宣戰!Epic Games Store上線,送免費遊戲大力開催
2018.12.10 | 創業

今年12月4日,靠著《要塞英雄》風靡全球的遊戲開發商Epic Games宣布推出Epic Games Store,將直接與全球最熱門的遊戲平台Steam打對台。

一個禮拜後,Epic Games Store正式上線,儘管平台上販售的遊戲數量仍遠低於 Steam,卻也讓一片死水的遊戲通路起了一點波瀾。

向遊戲開發者喊話,主打「更棒的分潤」

遊戲平台 Steam 靠著全球頻寬技術的提升,每個人都能在家中直接下載遊戲,成為獨霸一方的遊戲通路商,也讓 Steam 母公司 Valve,背後被暱稱為「G 胖」的創辦人加布·紐維爾 (Gabe Newell)身價暴漲到40億美元(約為1,200億元台幣)。

遊戲販售抽成是Steam最主要的商業模式,分潤比例與App Store類似,為30%。根據遊戲販售的數量區分等級,販售的遊戲數量越多,抽成比例越低,不過降低抽成比例的門檻相當高。

在平台上的收益達 1,000 萬美元,分潤比例將降為 25%;或收益達 5,000 萬美元,分潤比例將再至 20%。

Epic Games 的共同創辦人蒂姆·斯威尼(Tim Sweeney)就曾砲轟 Steam 不合理的分潤比例,推出 Epic Games Store 是他對於現況最直接的抗議。

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Epic Games Store 上的遊戲抽成為 12%,相較於 Steam 上的 30% 友善許多。
圖/ Epic Games

在 Epic Games Store 推出的前導網站上就寫著:「創造更公平的經濟以及與玩家創造更直接的關係」,設定的分潤比例為 12%,若遊戲開發者使用 Epic Games 開發的遊戲引擎 Unreal Engine 還能免除 5% 的授權費用。在玩家方面,在 Epic Games 與遊戲開發商協調後,將每 2 週贈送一款免費遊戲。

《要塞英雄》與投資者為 Epic Games 帶來的巨量資金

斯威尼也承認,能夠推出 Epic Games Store,必須歸功於《要塞英雄》前所未見的現象及成功。

根據數據公司《SensorTower》的報導,《要塞英雄》在今年夏天,每天的收入可以高達 200 萬美元(約為 6,000 萬元台幣)。除了《要塞英雄》進帳的鈔票之外,Epic Games 於今年 10 月完成了高達 12.5 億美元(約為 375 億元台幣)的融資。投資者包含全球知名的投資機構 KKR、凱鵬華盈、光速創投等。

此外,早在 2012 年騰訊就以 3.3 億美元收購 Epic Games 48.4% 的股份。

30% 抽成貴嗎?Epic Games 會成功嗎?

儘管遊戲開發者能夠透過更廣大的販售數量,降低繳交給 Steam 的分潤,不過,從高達上千萬美元的銷售金額規範來說,Steam 很明顯的是瞄準 3A 等級的遊戲開發商,對獨立開發者來說稱不上友善。

再回頭看看 Steam 崛起的年代,獨立開發者不需要找尋發行商、通路,甚至不需要建立部分的網路基礎設施就能夠直接推出遊戲。

同時,Steam 在這幾年不斷壯大,已累積大量的玩家基數、成熟的後端(仍有進步空間)與平台系統,甚至會協助遊戲開發者行銷。30%,似乎有其價值所在。

不過,當 Steam 開拓了前方的道路,建立起市場與使用者習慣,後續競爭者自然能夠更快地追上。Epic Games Store 便是踏在 Steam 建起的道路上奔跑。

在平台戰爭上,最重要的競爭就會是內容,誰能擁有更多的有競爭力的獨佔內容,就能吸引到更多的玩家進駐。此外,對 Epic Games 來說,最重要的事情是優化相關的使用流程,不要讓 Epic Games Store 唯一的功用只是拿來啟動《要塞英雄》。

玩家將在這場戰爭中成為贏家,平台將因戰爭迎來進步。更直接一點來說,下載 Epic Games Store 每兩週領取免費遊戲,似乎穩賺不賠。

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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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