這一行 幫企業找到新出路
這一行 幫企業找到新出路
2004.01.01 | 人物

不管是路邊攤,還是有規模的企業,做生意的第一準則就是︰哪裡有人潮,就往哪裡去! eBay所開創出的全新交易環境,顯然是個企業不得不注意的新戰場。
在網路上交易的不止是個人使用過的便宜二手貨,大品牌早就跟進,把能以低價供應的滯銷庫存品,拿到eBay舉辦歲末大拍賣。像是摩托羅拉(Motorola)、英特爾(Intel),甚至實體零售業者威名百貨(Wal-Mart),現在都得透過eBay平台來做生意。2002年度交易金額最高的eBay賣家,正是摩托羅拉成立的批發專區(代號motorolawholesale),每個月挑3天來拍賣庫存的手機和其他通訊產品,其中部分是故障修復機。

出名的企業變成務實的企業

即便eBay收取每月開店費約350美元、每樣商品上架費17美元和成交金額5.25%的手續費(台灣是少數仍未收費的eBay全球分站,詳細收費規定請參考www.ebay.com),算起來仍然租個店面、雇幾個銷售員來得成本低廉,所以連以直銷模式聞名的戴爾電腦(Dell),也樂此不疲地在eBay上出清存貨。
如同所有的網路銷售法則,受歡迎的eBay競標品分兩類,要不是價格低到跳樓,就得屬於稀有的利基商品,這項特質也讓eBay成為另類的新品上市發表會場地。
日產汽車(Nissan)就非常瞭解個中奧妙,2002年日產為了重新推出已停產7年的350Z跑車,規畫了一個聰明的上市行銷計畫,日產拿出價值百萬台幣的第一台復刻跑車到eBay上拍賣,不僅以近原價3倍的台幣320萬元結標,還賺到美國CNN電視台和洛杉磯時報的新聞版面。
在1999年,那個網路與電子商務風起雲湧的年代,所有企業都體認到,缺乏效率的企業,都將消失在數位時代的浪潮下,幾年過去,網路經濟雖然面臨重大的轉型修正,但對於效率的競爭要求,卻有增無減,企業體認到,與其耗時費力經營本身的網路交易架構,不如直接加入已成形交易的環境來得的更有效率。
「我們在eBay的客戶群中,25%的比例是新客戶,」昇陽電腦電子商務經理魯伯洛斯基(Alex Rublowsky)指出,電子商務最困難的就是,如何讓消費者願意造訪,並願意停下來交易,「eBay做到了!」

**讓沒有效率的企業變得更有效率

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同樣位在矽谷的視算科技(SGI)也有類似的經驗。「我們拿了50台已經準備停產的顯示器在平台上販賣,原本標價995美元,沒想到最後居然以1100美元賣出!」顯示器部門經理史瓦伯(James Schwabe)說,eBay平台威力可見一斑。
eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)指出,「eBay要讓沒有效率的企業及通路變得更有效率。」而這句話背後的意涵是:不加入eBay,就有可能面臨被對手幹掉的危機!
eBay交易的根本特性之一是訊息的透明化,消費者比價的通道四通八達,以通路與品牌見長的經濟體的優勢逐漸被破壞,壟斷的通路不再是王,發言權逐漸回到供應商的身上。一方面破壞了傳統交易模式,但也促成了新價值鏈的出現。

**讓從未出現的商機紛紛露臉

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例如《Starting an eBay Business for Dummies》(第一次搞網拍就上手)這類的大眾化書籍在市場上大發利市。以幫助網路拍賣的新興顧問業也孕育而生,eBay估計,散落在美國各地所謂「交易顧問」(trading assistant)約有數萬人之譜。而腦筋動得快的業者,甚至開起實體的委託行(drop-off stores),專門幫想拍賣物品而不想守住電腦與網路的客戶服務。
一家成立於加州聖卡羅思的公司AuctionDrop已經跟創投募得300萬美元資金,準備在舊金山一帶大張旗鼓。
而1999年在美國成立的流動資產公司(liquidity),則是以整批進貨的方式壓低成本,提供專業賣家的便宜貨源,其中有過半的客戶都擁有一個共同身分:他們都是eBay賣家。
「要賺取100%的利潤也是常有的事。」待過惠普和通用汽車的副總裁哈隆(Asad Haroon)說,在他們的客戶中,就有人以平均單價90元美買進的過季電腦軟體,最後在eBay以2400元賣出,即使是行情最差的一筆成交記錄,也高達340元。靠著eBay賣家的支持,流動資產公司2002年也創造出13.6億美元營收。
台灣也出現類似的企業。以開發eBay應用介面、協助中小企業打理庫存資料庫和網頁內容的軟體商「愛秀網」,就是搭上這班列車的行動者之一。創辦人周漢倫,4年前本來是個賣記憶卡的通路商,「當我發現客戶和供應商全都跑到eBay上,跳過我進行網路拍賣交易,我知道公司一定要轉型,」周漢倫直說,「eBay創造商機的力量實在太強大了!」
然而,面對這樣一個新的環境,企業還是得仔細考量通路策略。分析知名品牌發起的網路拍賣行為,商品類型集中在產品生命週期的兩端,即前端新上市的稀有產品,和後端回收或停產的低價庫存品,以避免和實體通路衝突。
尋找、發現、再生產,eBay讓人接觸到有效率的市場,進而也從中累積出財富的力量,eBay影響力很大,但道理也就是這麼簡單。

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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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