數位學習商機大爆發!使用者體驗成差異化關鍵
數位學習商機大爆發!使用者體驗成差異化關鍵

受疫情影響,實體教學的參與度降低,許多線下教育業者被迫轉型,無論是學生還是成人,學習方式從以往到學校、補習班,逐漸轉往線上平台。

回顧線上學習的歷史,在2003年SARS肆虐時,就曾帶動台灣第一波線上學習的風潮,成就了許多線上家教的業者。到了2008年可汗學院成立,則開啟了MOOCs(大規模開放式線上課程,意指透過網路開放課程,給線上使用者參與學習)的風潮;Coursera吸引了全球許多頂尖大學在線上開課,Udemy則是鼓勵了許多專業人士網路開課。

如今過了10年,隨著科技演進,從大學專業課程到各類型技能、才藝都可以輕鬆在網路上學習。線上學習內容已經十分成熟,但是通常僅扮演輔助與補充學習的陪襯角色,占整體教育產業的產值比例仍然偏低。線上學習平台該如何利用這次機會成為使用者心中的「主菜」,並在疫情過後讓更多用戶留下?「提升使用者體驗」與「創造差異化服務」就是關鍵。

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在疫情的催化之下,線上學習平台也跟著愈來愈火紅了。
圖/ 攝影師:Karolina Grabowska,連結:Pexels

個人化、遊戲化、社群化,善用數據強化互動感

目前,線上學習雖然還無法像實體教學般藉由面對面產生強烈的互動感,但拜線上會議軟體技術進步之賜,線上會談也能做到許多眼神接觸,速度也順暢許多。平台若能善用技術在線上課程中創造更好的互動臨場感,就會更有優勢。另外,由於直播技術的成熟,也有愈來愈多的老師透過直播增加與學生的互動。

以語言教育服務為例,以往的線上學習方式,常是複製補習班模式,靠老師個人的能力與魅力開大講堂式的課程。但在現在用戶期待的是更多互動與個人服務,平台可以利用社群媒體做溝通、打造App讓用戶隨時隨地可以學習,以及追蹤詳細學習紀錄與提供個人學習建議等,以此提升學習效果。其實這也是線上服務的優勢,將用戶的互動內容及學習歷程全面數據化,進而做到更貼心的個人化的學習

遊戲化與社群化則是另外一個趨勢與經營重點。實體場域能藉著群體行動產生約束性,其實在線上也有機會透過遊戲化的規則達到類似的效果。例如每日給予一個任務讓用戶一起去完成、鼓勵社群的互相幫助與經驗分享,如此一來也能藉著群體的力量增加用戶的互動與回訪意願。

給線上學習平台的建議:優化既有功能,發展強項

找出產品強項、持續創造差異

每個平台都有擅長的項目能幫助用戶提升某種能力,平台要脫穎而出,必須將自己擅長的項目極大化,建立不被取代的優勢地位、建立口碑,才能爭取到更多用戶。

深耕既有功能、優化使用者體驗

在競爭激烈、擁擠的市場,平台除了想盡辦法找出差異化的地方,更需要持續優化基本功能。 而使用者體驗尤其重要,用戶通常只花五分鐘就決定線上體驗的喜好程度,因此善用使用使用者研究及訪談,對於優化既有功能是有幫助的。

制定計畫培養用戶黏著度,善用大數據搭配獎勵機制

平台應定義、定位出需要產品的目標用戶,篩選出主要客群,提供適合教材,並從使用軌跡與上課頻率等資訊,設計獎勵機制,幫助客戶養成使用習慣,培養黏著度。

隨著科技與知識的普及,線上學習平台以及線上講師都大量增加,未來教育科技產品勢必走向更專精、更全面的服務、內容也更差異化,才能滿足特定目標客群的需求。

責任編輯:陳建鈞

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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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