CMO行銷長做什麼?
CMO行銷長做什麼?

最近有篇文章提到未來CMO(Chief Marketing Officer,行銷長)的職位將逐漸被分割取代,內文邏輯脈絡其實很清晰,我也非常認同,只是標題與結論容易產生誤導,建議大家看內文。

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我在擔任行銷長之前已經有段時間沒有碰觸過「傳統的行銷領域」,雖然我想試著歸納我過去的工作職掌,不過聽過我自我介紹的人大概都能理解這個歸納有點難度,但感謝給我空間讓我能長成符合組織需求,又能發揮我優勢的行銷領域。

我繼承了由線上與線下所合併的行銷部門,但很快的我便認知到如果我繼續依循既有的組織框架,不僅沒有效率也沒辦法滿足組織任務。所以我必須把我的人分成三大主軸:

  1. 以消費者(會員)為核心的全通路行銷規劃。
  2. Digital marketing來協助品牌經營與銷售業績達成。
  3. 服務流程優化與新機會展開。

1. 以消費者(會員)為核心的全通路行銷規劃

原因很簡單,會員數據是這家公司最重要的資產,建構於消費者行為上的行銷策略比起瞎子摸象有十足的先天優勢。

再者,消費者認得的是品牌、是公司,門市與電商站只是場域的分野,所以線上線下視覺一致、價格一致、優惠一致、檔期一致是基本的,但付款方式、服務提供方式及諮詢顧問則可以因應場域有所不同。

所以說起來,這塊雖然是非常傳統行銷領域,一樣有New Acquisition(獲取新客戶)、Retention(提高留存率)、一樣有門市輔銷物、有網站的活動頁及Banner要製作,要兼顧通路行銷與網路行銷,但這些事情都更需要CRM(客戶關係管理)、數據解析能力,及跨通路的UI(使用者界面)/UX(使用者體驗)去解析各種消費者購物行為以打通整個服務環節。

2. Digital marketing來協助品牌經營與銷售業績達成

傳統思維常會誤以為Digital marketing(數位行銷)就只是幫電商站做導購,不過我們都清楚,除了以導購為主的分潤網站及績效型投放,現在消費者大量取得資訊的來源都來自於網路,所以在這樣跨通路的公司裡,既有行銷預算必須紮紮實實的在初期分成「曝光型廣告」與「導購型廣告」,後者是維持網銷業績的基本盤,但曝光型廣告卻是不得不選擇的必要投資。因為唯有透過一致且有規劃的曝光與露出,才能讓品牌及公司續留在用戶心裡,才能為實體店面換得流量,在品牌價值有被提升的狀況下,透過更多有效的溝通才能為實體店面換得轉換率。

這一塊更有趣的是在內部CRM(客戶關係管理)與外部DMP(數據管理平台)的數據結合,其實有助於提升導購型投放的效率,以節省預算,轉而投資更中長期的品牌曝光及口碑傳播。

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圖/ 數位時代

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3. 服務流程優化與新機會展開

對於一個善用實體門市多年的通路來說,有太多既有的服務流程需要以網路的思維重新去做服務流程優化,但這考驗的不僅是Digitalization(數位化),一句老話 「Retail is detail」(零售就是細節),太多現場的細節,如果不是真正瞭解實體門市的人硬要去改變服務流程,通常會先把現場人員搞得一團亂。

再者,既有零售通路直到近年才開始有前台、中台、後台的區分,以前是一股腦的把所有功能綁在POS(銷售時點情報系統)上,所以要做服務流程優化前,一定得先弄懂系統架構,並善用結構及新技術一段一段補齊所有結點,我認為這是目前實體零售通路轉型最痛苦的地方。因為主導的人,必須實體與新科技都熟悉,也必須看得懂原來系統架構的弱點與能力,我不認為這是一個純資訊背景的人可以解決的,更多時候,是需要一個相互信任的團隊從不同面向相互理解才能規劃出來的。

更難的是,除了要與既有資訊系統相處,還必須能完整規劃新的溝通工具,像是App、Chatbot、數據模型及AI、影像辨識、現場軌跡及消費數據分析,這的確超出傳統的行銷專業,但反而是網路世代的年輕人比較有機會成功的領域。

其實未來的世界及待解決的問題本來就會越來越複雜,越來越難歸納,所以需要一個相互瞭解、相互信任,能互相溝通的團隊,在一致的方向上共同想方設法去達成。我的導師曾經跟我說:

「要達到一個目標,至少要克服3,000個困難,但只要有一個人說不行,我們就達不成目標,所以這仰賴的是團隊達成目標的意願有多強烈」。

未來不管有沒有CMO這個職位,但可預測的是,人不進則退,新科技新趨勢迭代的速度越來越快,必須虛心學習,隨時讓自己保持競爭力。

(本文由Scylla Tsai授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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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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