Media3.0時代來臨！「整合」行為數據的行銷技術全面進化|數位時代 BusinessNext

Media3.0時代來臨！「整合」行為數據的行銷技術全面進化

Media２.0時代才過２、3年就迎來新時代，如何整合客戶行為數據，並串聯各個媒體管道進行分析，將成新時代行銷趨勢。

整合消費者行為資料數據打造完整生態系統

對此，安布思沛提出了進入Media 3.0時代的全新解決方案：善用科技賦能，整合所有消費者的行為資料數據，進而串連起有意義的消費者旅程，完成一個可循環帶來商機的生態系統（Ecosystem）。

安布思沛台灣副總經理劉詩盈（Shawn Liu）指出：「因應Media 3.0時代，首先應跳脫出付費媒體的投報思維，修正為「任何媒體都可能產生效益」，重點在於如何整合行為資料數據，將付費媒體及客戶的自有媒體、賺得媒體等管道串連在一起進行分析。」

以品牌電商為例，客戶透過付費媒體（如網路廣告Banner）導進一批新客，但在後續行銷策略上不知該如何與舊有的潛在顧客區隔，且新客與舊客的行為數據相異，該如何整合分析？我們提出的解決方案除能讓品牌電商精準知曉新客從哪些媒體而來，也能分析哪些潛在顧客適合用自有媒體或其他手段聯繫，可幫助客戶省下不必要的付費媒體預算。

「在Media 3.0時代，所有能跟消費者接觸到的點，都能因應其需求做推播。」Shawn強調，客戶端握有CRM（顧客關係管理）系統、EDM、實體問卷、數位調查等各種數據工具，與消費者能透過門市、電商、App等渠道互動，但過往未能被有效整合，「形同一個個斷點，現在必須將其串連變成生態系統。」

整合數據形同數位變革愈早開始愈能取得先機

市場進入Media 2.0時代不過3、4年時間，如今馬上迎來急需變革的3.0時代，對品牌端、行銷代理商都是挑戰。我們觀察到，第一個難題便是客戶手上各種屬性、類型不同的資料，如網站上各個消費者的瀏覽行為資料、長期累積的既有顧客互動資料、門市與電商的購買行為資料等，光是整合規格便需要行銷代理商強大的技術支援配合。

第二個難題則是行銷長（CMO）的職能更加跨領域，不僅要管理媒體預算，更要兼具數位長、技術長的視野，「安布思沛在台灣本就有較高端的程序廣告優化師與數據分析團隊，不管是策略布局、人才轉型都能跟上時代腳步，甚至領導業界趨勢，但品牌商自身仍須有意識地進行組織內各執掌與分工上重新劃分與養成的數位變革。」

Shawn進一步指出，行為資料數據需要時間來累積，才能透過累積的有效資料，成功進行預測分析，畢竟「2週的數據跟2年的數據有很大差別。」

換句話說，在數位洪流裡，愈早覺醒的品牌愈有能力在Media 3.0時代取得先機，掌握更深刻的消費者輪廓，且當所有數據整合妥當，也更有機會因應日後人工智慧（AI）科技發展，真正實現全媒體管道綜效最大化。

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。

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。