拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主
拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主

你以為全世界的人都在用Line跟微信嗎?說到社群軟體,都是由Facebook、Instagram、What’sApp等美系企業三分天下,尤其行動市場崛起的東南亞,更是由前三者把持,縱使日本Line、韓國Kakao、中國騰訊的微信,都在各自的區域享有龍頭市占,但要出海並不容易。

《日經》分析Line、Kakao、騰訊三家企業,指出他們不跟美系企業相爭,反而利用在各自區域累積的龐大數據,推出金融或交通等加值服務,社群媒體變身成為銀行或司機,在美系企業擠壓下,找到另一個生存空間。

Line成立網銀,誓言成為來日旅客支付霸主

先從國人最熟悉的Line講起,由韓國網路巨擘Naver成立的Line,總公司位於東京澀谷,日本、台灣、泰國、印尼的社交App中,Line都是第一把交椅。

執行長出澤剛表示,Line並沒有開疆闢土征服世界的野心,「而是打造一個兼具所有服務的平台。」2014 年底Line Pay上線正式跨足行動支付,四年來開花結果,根據資策會研究指出,2017年Line Pay為台灣民眾最常使用的支付工具,占25%。而日前Line總部還推出「LINE Pay全球聯盟計畫」,串連台灣、泰國、印尼用戶,目標成為入境日本旅客使用率最高的支付軟體之外,還與微信和韓國Naver Pay合作,吸納更多使用者。

行動支付漂亮過關,接下來便是建立自己的金融機構。2018年11月與瑞穗銀行合作,宣布成立個人徵信單位「Line Credit」,2019 年春天成立「LINE Bank」,計劃推動純網銀、線上無擔保借貸服務,等主管機關審核後,2020年便能正式上線。

【圖一】上線兩年 LINE Pay註冊用戶數突破200萬里程碑,一舉衝過220萬!.png
Line於2014年底推出Line Pay,正式跨足行動支付;2108年11月宣布與瑞穗銀行合作,2109年推出純網銀 Line Bank。
圖/ LINE

Kakao稱霸韓網銀、交通,出海卻吃鱉

日本由Line稱王,韓國則由Kakao把持。旗下的社交軟體Kakao Talk在韓國使用率超過95%,自然給了Kakao切入其他服務的利基。2014年9月推出Kakao Pay,除了線上付款之外,還替使用者自動找出最優惠信用卡的功能,至2017年已經有1,400萬名用戶,而6成以上使用者為女性。

Kakao純網銀Kakao Bank在2017年上線,股東成員還包括韓國國民銀行、eBay、騰訊。而Kakao Bank在7月底開張,不到5天就搶到100萬新開戶數,主要是Kakao大方讓利,除了開戶立即獲得300萬韓元(約新台幣8.7萬元)透支貸款,所有交易費比起商業銀行,起碼少了十分之一。

金融服務表現出色,Kakao的交通業務在韓國的滲透率也很高,叫車軟體Kakao Taxi在韓國有1,700萬名會員,相當於韓國三分之一人口,現在連在日本都能使用。這也給了Kakao進軍海外的野心。

Kakao的執行副總Bae Jae-hyun說到:「我們從一個聊天軟體開始,發展到後來成為金融平台,接下來就是海外市場。」只不過海外用戶不給面子,2015年Kakao併購在印尼很受歡迎的美國社交軟體Path,企圖在東南亞試點,但隨著Path在2018年停止營運,這場海外布局便無疾而終。

遊戲版號危機後,騰訊恐失支付財

與上述兩者相同,中國的微信也有走不出去的狀況。母公司騰訊每個月有至少90%、10億活絡用戶來自中國,僅有5%來自海外。

但騰訊家大業大,除了微信,影音遊戲、視訊串流、電子支付等服務加起來,讓騰訊成為市值排名世界前五大的企業。尤其遊戲更是騰訊的金雞母,營收占整體的40%。

2018年3月中國政府以機構改革為由,遊戲版號的發放全面暫停,導致遊戲無法上線營運,到12月為止騰訊股價跌幅超過24%,雖然中國在12月宣布恢復版號發放,給市場一劑強心針,但《日經》仍認為,仰賴國家機器所控制的單一市場,實在太過危險。

每月用戶數超過10億的微信,掌握龐大用戶資訊,比起其他社交軟體,更有利發展金融與徵信服務。這也被中國政府看上,中共當局挑選騰訊與阿里巴巴,共同開發「社會信用分數」系統,根據兩家網路公司的使用者行為,對國民打分數,擁有高積分者,可獲得禮遇,並快速找到好大學和好工作;而低積分的人可能被社會拒於門外,甚至無法找工作。基於龐大人口資訊進行控制,人權侵犯的批評,也從牆外的世界紛沓而至。

另外,騰訊的微信支付和支付寶,各占中國行動支付兩大山頭。而中國採用第三方支付,客戶備付金所產生的利息變得相當可觀,根據中國蘇寧金融研究院互聯網中心主任薛洪言的分析,兩間分別產生的備付金應該分別在6,000億人民幣、4,000億人民幣左右,便有人戲稱「躺著都能賺」。不過中國政府下令,2019年1月要全面接管備付金,騰訊除了遊戲這條路被掐著脖子,支付的路看來也不好走了。

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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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