人工智慧與數據變現實例,「現在」就是布局最好的時機點
人工智慧與數據變現實例,「現在」就是布局最好的時機點

人工智慧(AI)不是 buzzword,而是已經能夠落地應用的重要趨勢。國際研究暨顧問機構 Gartner 所公布的十大物聯網策略技術趨勢中,引領 2018 至 2023 年企業數位創新的技術,即為人工智慧。

每一間企業都已經知道人工智慧的重要性,甚至也開始著手蒐集大量的數據,卻仍有企業不知如何佈局,仍在嘗試挖掘數據背後的金礦,找尋人工智慧應用的方式,及尋覓各種商業模式的可能性。

現在儘管已經有實際應用,人工智慧仍在相當初期的發展階段。站在先行者的肩膀上,減少誤區、降低企業試錯成本是極為重要的捷徑。再慢,先行者將拉開一段難以追趕上的鴻溝。2019 年的未來商務產業沙龍就專注在「人工智慧與數據變現」,是所有想在數位轉型浪潮中獲得領先的企業,應關注的重大議題。

現在,就是企業投入 AI 領域的時機點

嘉利科技董事長班鐵翊引用麻省理工學院物理學教授 Max Tegmark 的書《Life 3.0:人工智慧時代,人類的蛻變與重生》作為開場。

書中提到:「人工智慧的發展比氣候變化問題更為迫切。」班鐵翊認為企業應該「主動」面對人工智慧。全球人工智慧的成功案例並不能說完全成熟,「現在是企業投資學習的時機。」若錯過這個時間點,企業將永遠落後於他人。

而人工智慧也不專屬於大企業的專利,在數位轉型浪潮中必須靈活且善用科技工具,剛好是創業者與中小企業莫大的機會。

AI 轉型的實際應用

初期投入 AI 領域發展的企業不可能一帆風順,精誠資訊副總經理蕭維鈞分享了過去精誠資訊開發的產品,提供更多人工智慧實際應用的案例。

第一是人臉辨識 AI 的相關應用,能夠部署於零售商店中用以分析消費者輪廓、性別、動線軌跡,「但沒人買單,」蕭維鈞笑著說,「因為老闆們太精明,投資都希望能夠看到直接的回報。」但他仍認為人臉識別是極具潛力的領域,另一個應用場景為智慧大樓,用於企業內部的門禁與考勤,已經有正式落地的案例。

第二則是品牌客服機器人,因為人機交互體驗透個人工智慧的賦能越來越聰明,足以識別用戶的意圖,甚至情感。應用的未來很廣泛──社群軟體或者是日漸普及的智慧音箱。

第三則是機器人服務,蕭維鈞也坦承目前機器人功能還沒到「甜蜜點」,較常見於輔助人力與重複性高的工作,但可愛、好玩仍是一大賣點。最後,蕭維鈞提醒,AI 轉型關鍵之一,在於創新服務設計,也是企業應該關注的重點。

靠 AI 提升電商轉換率

「資料就像是一堆食材,資料科學就是廚師,透過機器學習處理這些食材,人工智慧就是這些菜餚,完美發揮食材價值。」創業家兄弟的技術長李彥寬說。

成立於 2012 年的創業家兄弟,目前一年營業規模高達 50 億,在 2017 年成立資料團隊,李彥寬用一路走來的心路歷程,分享他們如何從零開始打造屬於電商的人工智慧。

創業家兄弟第一個應用人工智慧的案例,是他們嘗試透過名字預測消費者的性別。為的是降低消費者填寫資料時的跳出率,確立目標後,便開始建立模型並不斷優化。後來的識別準確度高達 9 成,隨著資料量越大也越來越精準。

「首頁排序與推薦系統」則是另外一個案例,蒐集消費者對於版位點擊與購買的轉換率進行優化。「一開始於營收占比只有 5%,現在則達到 35%,仍穩定成長中。」李彥寬說。

創業家兄弟導入人工智慧流程,李彥寬將其系統化成五個步驟:蒐集資料、驗證資料的正確性、分析、實作與整合、評估,「確定所有關鍵數據被正確地收集,持續發想呼應目標的關鍵特徵。」李彥寬說。

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「資料就像是一堆食材,資料科學就是廚師,透過機器學習處理這些食材,人工智慧就是這些菜餚,完美發揮食材價值。」創業家兄弟的技術長李彥寬說。
圖/ 蔡仁譯攝影

新創如何應用數據槓桿出潛力商機?

透視數據有限公司(以下簡稱 PicSee)是一家提供短網址服務的新創。他們緊抓著數據為核心,如創辦人方選所說,能夠讓短網址從「藥膏變成藍波刀」:從小工具搖身一變,成為行銷人強大的武器。

PicSee 的短網址除了能夠為品牌客製化,打造專屬的品牌網域、自訂網址文字內容外,最重要的功能是結合追蹤碼,一窺使用者後續的瀏覽行為,並匯出受眾清單。方選認為這可以做兩件重要的事情:理解受眾輪廓,洞察客戶;並對這些人重新投放廣告(retargeting)。

「社群規則一直在變,但人性不會變,可以從中理解規則。」方選說。

除此之外,目前台灣前 50 名的 YouTuber 有 80% 使用 PicSee;越南也有許多百萬級的 YouTuber 使用。透過 PicSee 能夠交換「大家的觀眾都在看什麼」的資料。「交換價值,才能創造一加一大於二的效果。」方選說。

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「社群規則一直在變,但人性不會變,可以從中理解規則。」方選說。
圖/ 蔡仁譯攝影

另一家新創則是打造聊天機器人平台的邦妮科技(以下簡稱 BotBonnie)。在聊天機器人蓬勃發展這兩年,BotBonnie 服務過台灣奧迪、ASUS、誠品、台灣啤酒、誠品、華研國際等大品牌,創辦人羅建凱直接點出所有人心中的疑問:「到底大家都想要什麼數據?」

羅建凱認為,根據聊天機器人的類型不同,有三種不同的數據需求,大致上可以整理為下表。

聊天機器人關鍵數據
資料來源:邦妮科技;製表:數位時代
圖/ 數位時代整理

「聊天機器人是新的渠道,是新的戰場。」羅建凱說,而只有精準地收集數據,才有邁向下一步的可能。

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《數位時代》舉辦未來商務產業沙龍,以打造商務界專屬社群為核心訴求,第二場聚焦人工智慧與數據變現,分享趨勢觀察與行銷工具應用。
圖/ 蔡仁譯攝影

本次未來商務產業沙龍,不只討論人工智慧的趨勢未來,更實際將應用帶入現場,作酷品體驗。台灣獵豹商務總監呂偉強表示,小豹翻譯棒即是運用 AI 技術,排除過往大眾對於翻譯機的痛點,瞄準旅遊、商用商機。

從人工智慧的想像開始,到台灣企業實際案例的應用,最後則是一窺新創玩轉數據的方式。《數位時代》嘗試將數位轉型的痛點與關鍵知識與社群分享,因為這些 know-how 將成為企業數位變革的最強加速器。

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終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命
終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命

在台灣,多數人的第一份保障來得很早,可能來自父母,或是出社會後自行投保。然而,直到今天仍有許多人即使手握數張保單,仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀,導致投保當下似懂非懂,過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明,讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0,以「陪伴」重塑保戶與保險的關係,下一步,更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是,「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab(Digital Insurance Lab)領軍打造的這個平台,試圖翻轉保單難懂的問題,將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化,讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具,而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說,這項專案從發想到上線歷時多年,可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始?國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地?

資訊透明:讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜,很多人買了保險,打開保單還是看不懂。」林蔚安指出,國泰人壽累積 800 萬保戶,團隊在梳理客戶旅程時發現,即使擁有多年的資歷與服務經驗,卻未能讓保戶更清楚自己的保障;大多僅在與業務員討論時略有概念,事後又陷入陌生感。因此,「保險視圖」的構想,就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

數位時代
diLab 經理林蔚安與團隊歷時打磨領先業界的保險視圖,幫助保戶一次看懂保障。
圖/ 數位時代

第一步,是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始,依照生涯階段與保障屬性,將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向,讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構,例如「住院時有哪些保障?」。

「調研時發現,國內幾乎沒有成熟案例可參考,國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示,圖表複雜,反而增加理解負擔,因此團隊反覆推敲呈現方式,「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度,光這個架構就討論了數個月!」每一個看似微小的改變,背後都是無數次的反覆測試與訪談,「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶,在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終,團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎,從保戶自己的健康保障,到未來可運用的累積資產,最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表,只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計,還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類,與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境,「保險視圖」不再以條款分類,而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時,介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現,先呈現核心,再逐層深化,視覺化整體保障全貌,並同步提供現金價值與現金流資訊,形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察:AI協助人們看清保障缺口

國泰人壽
視覺化保障達成率,一眼了解保障缺口。
圖/ 國泰人壽
國泰人壽
提供熱門推薦與更加個人化的AI推薦,喚醒補強意識。
圖/ 國泰人壽

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明,下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能,保戶只需回答幾題簡單問題,如:住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等,系統即可推算個人的保障目標。接著,AI 會即時計算保障達成率與缺口比例,將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60%」、「癌症保障達成率 45%」,藉由直觀的數字圖表呈現,讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外,平台不只呈現差距,還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異,讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法,而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算,使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面,並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎,後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後,再與業務員討論,透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制,也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型:戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線,雖仍在推廣階段,但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例,資產型保單查詢需求明顯攀升,保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次,大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理,如今登入平台即可取得資訊。

國泰人壽
保險視圖一次呈現保戶的整體保險資產,建立更清晰的財務健康圖像。
圖/ 國泰人壽

此外,視覺化呈現保障缺口後,有保戶回饋「看到達成率 70%,就想補到 100%」,顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

數位時代
diLab 戰情室跨商品、設計與數據協作,以使用者為中心反覆驗證,用心設計保險資訊呈現方式。
圖/ 數位時代

能完成一份視覺化介面不難,但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯,背後極度仰賴組織文化。尤其,保險視圖的誕生,從構想到落地,專案歷時 4 年,期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能,包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦,每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容:「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊,以使用者中心作為共通語言,讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同,但只要目標一致,就能共同前進!」

數位時代
專案歷時多年,團隊成功以敏捷方式快速迭代,實現保險資訊透明化。
圖/ 數位時代

展望未來,透明化只是起點。林蔚安指出,下一步是讓更多保戶願意使用平台,使行為軌跡形成數據基礎,再透過個人化推播與 App 串接,發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難,但值得做。」他分享,有一次泰國人壽數位團隊來台交流,第一眼看到保險視圖就說:「這真的很不容易。」但也因此,更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時,保險視圖也不會是終點,卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」,在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖:https://cathaylife.tw/VoeoOdb

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