一本雜誌的轉身與一座城市的精神
一本雜誌的轉身與一座城市的精神
2019.07.16 | 生活

1968年的夏天,一個21歲的英國大學生Tony Elliott來倫敦玩,那時的倫敦被稱為「搖擺倫敦」(Swing London),一切的可能正在發生。從迷你裙到地下文化,從迷幻藥到反抗政治,整個青年文化正在巨大的騷動。但他發現,不論是主流媒體或者地下刊物,都沒有足夠的資訊告訴他哪裡有很棒的文化活動,他決定自己動手做。

他以姑媽給他的70英鎊生日禮物作為基金,用A2紙印了雙面,總共5千張,出版了一份各種活動的索引,包括電影、音樂、戲劇、餐廳等。這份刊物叫做「Time Out」,每份一先令,在演唱會、書店和另類空間販賣。那是1968年8月,世界正在燃燒。一開始因為資源有限,Time Out是3週出版一次,但他們越來越受歡迎,到1971年改為每週一次。

讓非主流聲音也能被聽見

Time Out關注新生的文化與聲音,不論邊緣劇場或者激進政治。70年代初,當同志運動開始崛起,他們也予以大幅介紹。90年中期,他們也大力支持Brit-pop(新出現的英式搖滾類型)。對他們來說,這份雜誌的精神不只是提供資訊,而是傳遞態度與價值。(不過他們也有看走眼的時候,1976-77 年龐克革命爆發時,Time Out沒有足夠的報導,結果這種音樂類型不只是衝擊了整個英國,也徹底顛覆了流行音樂。)

創辦人Elliott說,當初他們要做的就是「一個包裹,它不只是藝術和文化,不也只是政治,所以人們這麼喜歡。我們報導的是主流媒體裡面沒有的東西。」不過,雖然態度另類,Tony Elliott也說,「其實我們不屬於地下刊物,我們希望這份刊物有優秀的設計和有好效率。」

資訊之外,他們也在70年代開始有更多深度新聞報導,也有許多重量級訪談,從安迪沃荷、吉米漢醉克斯到大衛鮑伊。1991年,他們為一個不知名新藝術家做了第一個訪談,他現在是全球身價最高的藝術家之一:Damien Hirst。

1995年,Time Out發行紐約版,大為成功,同年也設立網站,迎向數位時代。很快地,Time Out建立起一個全球帝國,從東京、北京、到莫斯科和伊斯坦堡都有這份雜誌。2010年,他們開始啟動電子商務。

印刷刊物時代的確快速衰落,他們也越來越難抵抗這個讓人淹沒的浪潮。2012年倫敦Time Out改為免費雜誌,在地鐵和鐵路車站發放。那一期封面只有幾個大字:「Take Me, I'm Yours」(拿走我吧,我是你的了。)這個轉型讓發行量大幅增加,並且吸引了很多不是跟Time Out一起成長的新世代讀者。很快地,其他城市也跟隨腳步,紛紛轉為免費雜誌。

在世代轉換裡重新定義自己的態度

2014年Time Out里斯本成立實體市場(Time Out Market),把他們喜歡的飲食和文化體驗集中在一起。在這個時代,實體空間的體驗經濟是另一個新趨向,而他們長期經營的品牌,讓他們建立起「品味製造」(taster-maker)的形象,可以和實體商店互利。這是一個傳統雜誌如何面對數位時代的轉型:改為免費增加廣告、強化電子商務,和建立實體商業空間。但在這種後面真正關鍵的,是這Time Out的品牌力,他們的特殊之處在於,他們定義了什麼是「酷」,從另類文化到生活方式,他們也積極介入城市的政治與文化議題,不讓自己僅僅是一本消費指南。

例如2003年的情人節,在美國攻打伊拉克前夕,他們的封面標題重新挪用了60年代的反戰口號:「Make love not war」(做愛不作戰)。2007年,當時對伊斯蘭極端主義的恐懼與排斥在西方甚烈,他們在封面用阿拉伯文作為標題,寫下:「倫敦的未來是伊斯蘭的嗎?」以凸顯伊斯蘭社群在倫敦的重要性,引起很大爭議。對一個偉大的城市來說,要有一本精彩的城市刊物來訴說一個城市的故事,尤其是大聲說出邊緣的聲音或新生的浪潮,並且能記憶那些已經或正在消逝的歷史與地景,如此才能塑造一座城市的精神。

對一個媒體來說,要具有自己的態度與價值,要能介入時代的想像,找到自己獨特的聲音,再去談如何挑戰各種商業上的可能性。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #電子商務
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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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