藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
2020.04.22 | 3C生活

面對新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)威脅蔓延全球,各國大都市紛紛封城,人們減少外出,娛樂紛紛轉向各類影音、數位閱讀內容平台,專注雜誌的電子書平台kono也發現2月會員數比1月新會員激增7成。

Kono電子雜誌在2011年成立,在台灣的電子書平台中,也算是資深玩家。不過,比起其他的繁體中文電子書平台動則10萬冊以上的藏書量,只專注在「雜誌」領域的Kono,包含新刊與過期雜誌,藏書僅有1.5萬冊。不過,在此狀況下, Kono平台依然累積超過60萬用戶,App下載量也高達150萬。

面對越來越激烈的數位閱讀市場,堅持聚焦在「雜誌」領域的Kono,該怎麼做出市場鑑別度,得到讀者的親睞?

主攻海外市場,擴展多國雜誌品項

創辦人暨執行長簡旭霆從國中時期就赴美留學,愛看書的他,當時在國外難以取得中文的閱讀內容。因此,才在就讀史丹佛時與校友共同創辦Kono,想要解決跨海閱讀內容取得不易的痛點。

如今看來,Kono主要讀者群正是如同簡旭霆一樣的海外閱讀者。Kono站上的讀者,大部分都不在台灣。

Kono Co-founder&CEO 簡旭霆 Stanley Chien_2017-12-12_吳
簡旭霆在2011年與史丹佛校友共同創辦Kono電子雜誌平台。
圖/ 攝影/吳晴中

受到疫情影響,Kono在今年2月的新會員人數狂飆,相較1月份成長7成之多;平台內的總文章閱讀數也增加5成,整體業績較去年同期成長27%。簡旭霆說,在這一波疫情所帶動成長,主要動能也是來自海外讀者。

為滿足更多位於世界上不同地方海外讀者的需求,Kono老早展開佈局。儘管Kono架上書籍總冊數不多,但300多款雜誌中,品項涵蓋了來自台灣、香港、日本、歐美出版社的雜誌,而且還在持續擴大中。

像是今年,Kono就取得梅瑞迪斯出版集團(Meredith Corporation)旗下8本熱門雜誌的亞洲區電子版權授權,其中包含《Food & Wine》、《People》、《Instyle》等知名雜誌。以日雜來說,《non-no》、《25ans》、《婦人畫報》也都是Kono搶下的獨家代理。未來也會著眼於新加坡、馬來西亞、韓國等亞洲國家,引進更多各地不同的雜誌。

自詡「科技公司」,Kono「好讀模式」讓雜誌不再只是PDF檔

對Kono來說,電子雜誌可不僅僅是把PDF檔案上架那麼簡單。

在現行許多電子雜誌平台上,讀者往往只能看到雜誌的PDF檔,受限於智慧型手機、平板電腦這類載具的螢幕面積,讀者往往要不斷縮放才能讀到文章內容,使用者體驗不佳。

為解決這個問題,Kono研發Smarticle技術,快速從PDF中抽取內容,切成單篇文章,使用者就能用閱讀網頁文章的方式瀏覽雜誌,字級也可以自由放大或縮小。透過Smarticle好讀模式,讀者也可利用Google語音系統朗讀,隨時可「聽」中、英、日、韓四種語言雜誌。

這也是為什麼簡旭霆說,「 Kono的本質,是一個科技公司 。」

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Kono把來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。
圖/ Kono電子雜誌

延伸閱讀:台灣「真A4」最大尺寸閱讀器的誕生,為何Readmoo採用集資模式孵化?

把雜誌單篇文章拆解重規劃,價值不退

雜誌類的刊物,讀者往往偏好閱讀最新的期數。不過,許多過期雜誌的內容其實時效性並不強,即使過了幾個月依然有參考價值。

在透過Smarticle技術將雜誌拆解成單篇文章後,Kono平台上的1.5萬冊雜誌,其實包含超過50萬篇巨量文章。展望未來,Kono要把這些來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。

像是Kono平台上的「知識錨點」特輯,就是集結不同雜誌中的時事議題,重新規劃成為「疫情專題」、「性別平等」等專題內容。還有「女子力研究會」特輯,則是把各類台日女性雜誌中的穿搭、化妝類文章提煉出來,重新組裝成「好比例穿搭術」、「吃出高顏值」等等不一樣的主題。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #電子書
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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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