點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」
點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」

生態系,是日本樂天銀行最為人稱道的一項特色,與樂天共同組隊,爭奪純網銀執照的的國票金董事長魏啟林曾說:「生態圈本身就是一項技術。」對於純網銀經營背後的重要性不言可喻。

目前在台灣市場,樂天以電商及信用卡業務為兩大核心,領域涵蓋信用卡、旅遊、購物平台、電子書等。而在日本,樂天生態圈更提供多達70項以上的服務,產生的龐大資料透過AI、大數據、機器學習,讓樂天在行銷上占有優勢地位,而這背後,都跟每位會員背後那個無形的「數位雙胞胎」有關。

打破虛實分界,點數串起生態系連結

樂天在日本市場擁有1億人次的會員,以目前日本人口1.268 億人來看,可以說只要生活在日本,就脫離不了樂天提供的服務。而這綿密的生態系之所以方便,是因為只需要一個ID帳號,就可以暢行無阻使用所有服務。

根據樂天國際商業銀行預定的總經理佐伯和彦說法,目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」,點數經濟要能活絡發展,首先必須擴大賺取點數的管道。

佐伯和彦
目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」。
圖/ Rakuten

純網銀強調Mobile Only,交易多半是在手機上完成,無論是買保險還是電商購物,在生態系中的所有消費都能賺取點數。也就是說買保險獲得的點數,可以用來換取或折抵旅遊產品,當然使用場景也不局限於線上,線下所有配合的商家通路也能使用。

可以說,樂天超級點數就是一種虛擬貨幣,打破虛實通路分界,在取得、使用管道都方便充足的設計下,自然提升顧客使用服務的意願以及動機,促進生態圈整體正向發展。

打造「數位雙胞胎」,摸透顧客每一寸喜好

日本樂天銀行已經運營將近20年,累積720多萬名往來客戶的數據資料,佐伯和彦表示,透過AI、機器學習技術,數據能在行銷上發揮功效。

樂天的作法,是替每一位顧客打造一個Digital Twin(數位雙胞胎),這個概念常在製造業中被提及,意思是打造一個物件或系統的軟體模型,讓使用者精準掌握變動,來運作流程。「這個我們叫做CDNA,」佐伯和彦口中的英文縮寫,指的是Customer DNA,白話來說,就是打造一個顧客的虛擬雙胞胎,透過分析,把細節喜好摸透。

rakuten
顧客資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告。
圖/ shutterstock

佐伯和彦舉例,必須掌握顧客在哪裡買東西、哪一年出生、客戶實際行為,「像是有一位A小姐,她住東京1988年出生30歲,愛吃甜點、都在晚上用手機上網,這都是事實的數據。」接著,系統會透過AI分析這位A小姐有哪些傾向。「她可能有80%機率是在公司上班、70%機率她是已婚的、97%沒養寵物,」這些預測雖然不一定是事實,樂天依舊會把這些數據整理歸檔。

這些資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告,佐伯和彦分享,透過這套模式,廣告點擊增加778%、轉換率增加356%,確實透過預測模型達到提升業績的目標。

虛實界線模糊,必須爭取更多異業合作夥伴

樂天從2008年進入台灣市場,至今已有11個年頭,過去與許多台灣企業合作推服務,像是2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務,佐伯和彦分享,樂天信用卡業務每年都有79%的成長幅度。

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樂天2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務。
圖/ 蔡仁譯/攝影

市場一般預估純網銀三年可以爭取獲利,要達到這個目標,除了要掌握穩定的資訊流、金流,也要向外爭取更多資源,也就是更多異業夥伴的支持。從股東結構看,宣布成立資本額100億元的「樂天國際商業銀行」,日本樂天取得50%股權、樂天信用卡取得1%、國票金取得49%股權。魏啟林先前就曾說過:「我們這隊,是100%的金融隊。」

股東單純好處是做決定比較有效率,但也缺少非金融的股東產業背景,這個道理就如同電商業者積極布局實體通路一樣,未來純網銀消金加上企金,場景通路快速整合,虛實界線逐漸模糊,因此,同時擁有線上線下通路的純網銀,在經營上是比較有優勢的,國票樂天隊要如何在現有的生態系外,爭取更多台灣在地的異業合作夥伴,會是現階段必須突破的挑戰。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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