23歲YouTuber創辦設計教學平台,他如何把人氣變金流?
23歲YouTuber創辦設計教學平台,他如何把人氣變金流?

想學習做影片特效,Adobe旗下After Effects(AE)幾乎是首選。若嘗試找尋教學資源,Google搜尋很容易找到僅次Adobe官網的「六指淵特效教學網」。

年僅23歲,本名陸子淵,他更知名的是YouTuber身分──六指淵,以及多次登上新聞版面的特效製作能力。

早在高中時期,陸子淵就開始一字一句打下AE中文教學內容,而促使他接觸特效製作的關鍵,是因為用手機拍的幾支影片頗受同學喜愛,正當他自以為終於找到一技之長時,卻被人嗆聲「不過是剪剪片、上上字幕而已」。

「一秒就關」的痛,讓百篇教學文誕生

「從那一刻起,我就立志做出一般人沒辦法做的影片。」於是,陸子淵開始學習特效製作,一打開AE卻發現整個介面都是英文,「我真的一秒就馬上關起來了。」

後來,陸子淵仍靠著國外教學影片,緊盯著老師的滑鼠移到哪裡、按了什麼按鈕,並死背單字組合,一步一步學習。由自身經驗出發、深感「無中文」的學習痛苦,他在高中時架設教學網站,打下第一篇特效教學文,「我每學到一個技巧,就把它打成教學文章,現在已經有幾百篇文章了。」

透過「六指淵特效教學網」以及後續成立的交流社團,陸子淵慢慢累積了一批學生,也有企業內訓、補習班,甚至是大學希望他能前往演講、兼課,他更在大學一年級時被網紅經紀公司相中簽約。

隨著教學內容愈來愈豐富,陸子淵卻發現一個問題:模仿他做出AE特效很簡單,但學生們普遍美感不足,就算特效再厲害,做出來的東西一樣很醜,「能不能不只教AE,更廣泛地提供美感教學?」

因此,無限設計學院的概念誕生了。陸子淵靠過去累積的名氣與號召力,請待過4A廣告公司多年的設計師製作線上課程,同時固定舉辦實體講座,邀請業界知名的動畫團隊來上課,線上、線下全面提供不同的設計教學。

後續更推出號稱設計界Netflix(繳月費就能看到飽),從色彩學、設計思考到前端設計、開發流程的「跨領域學習方案」。陸子淵理解線上課程有方便、隨時隨地都能多次觀看的優勢,但實體課程允許「問到飽」的體驗也難被取代,才採取虛實課程皆有的形式。

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陸子淵大學一年級就以突出特效製作能力被經紀公司相中,後續更成為訂閱破15萬的「技術流YouTuber」,並吸引可口可樂、華碩等大咖上門合作。
圖/ 侯俊偉攝影

挖掘痛點,用設計力改變世界

回到最初,連平台名字都還沒取,陸子淵就決定做出「從需求出發的設計學院」,所以在事前廣發問卷調查需求、透過募資測試市場水溫,最後獲得近700人贊助,達標金額近400%,讓原以為會虧錢的他,心裡更踏實地向前,「首度募資就有如此成績,我相信接下來會更好。」

其實陸子淵從學生時期成為YouTuber後,就不乏許多品牌找上門談合作業配,包含Sony、家樂氏、Lenovo等大廠,再加上其他活動,每月收入突破6位數。那他為何冒著平穩生活可能受到影響的風險,創立設計學院?

無限設計學院創辦人暨負責人陸子淵
我真的太喜歡創業了。

很難相信這句話會從畢業不到一年的年輕人口中冒出。「從大一開始,我每年都參加學校的創業競賽。」陸子淵說,剛從雲科大數位媒體設計系畢業的他,認為設計師的工作就是「發現問題、解決問題」,與創業「找尋痛點、解決痛點」邏輯相符。而許多人認為創業是能改變世界的能量,「設計師應該也能拯救世界吧?」陸子淵笑著說。

無限設計學院規模的確還不大,線上課程的競爭也相當激烈,但陸子淵舍我其誰的態度,並沒有任何退縮,「世界上只有我能做的事情,就應該要多做。」

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一個YouTuber的創業之路:

Q:訂閱人數不多,為何仍能接到許多廠商業配?

A:其實這就是專精於特效製作的好處,因為我能夠運用各種不同的特效,更能滿足廠商們各式各樣的想像,而不受限於腳本與演出的限制。

Q:怎麼在眾多線上課程中做出區隔?

A:現在線上學習的平台很多。除了用我累積的人脈找尋師資之外,無限設計學院主打「嚴選師資」的概念,找尋真正待過業界多年、擁有實戰經驗的老師。也因為篩選相當嚴格,希望能打造出「被無限設計學院找來上課的老師,都是獲得認證」的榮譽感。

Q:比起網紅,為什麼更想當「校長」?

A:伊隆‧馬斯克(Elon Musk)說過這輩子就做3件事情:網路、能源與宇宙開發,依序做了PayPal、Tesla跟SpaceX,而我也規畫人生要做的事:從凝聚設計社群開始,下一階段就是開發教育與創作者工具,最終希望能成為所有創作者所需的一條龍服務。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #創新創業
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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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