步過多年「野蠻生長期」,Podcast如何席捲全球?
步過多年「野蠻生長期」,Podcast如何席捲全球?

去年起,台灣Podcast開始火熱,愈來愈多人感受到聲音的魅力。

由於歐美仍是Podcast產業遊戲規則的制定者,本篇不談市場規模、台灣熱潮等議題,而是整理今年以來,幾件我認為重要或有趣的Podcast產業事件,從中一窺未來產業的發展面貌。

推薦閱讀:「耳朵經濟」蓄勢待發!《紐時》、Spotify吹起Podcast產業併購風,台灣何時追上?

如同知名研究暨顧問公司Gartner認為,創新技術都會歷經乏人問津、泡沫化、泡沫破碎、復甦等階段;許多新興產業的發展,通常也不是線性的,而是會先歷經一段漫長的「野蠻生長期」,直到有企業看到機會點大舉投入、開始加劇市場競爭,最後進入態勢底定、寡占競爭局面。

依循前述這段路,Podcast產業走了十幾年的野蠻生長期,近年全球音樂串流平台龍頭Spotify大舉進軍後,才正式揭開競爭序幕。

Spotify
全球音樂串流平台龍頭Spotify。
圖/ shutterstock

連2年下重本不手軟,Spotify的野心促活市場競爭

2019年2月,Spotify宣布分別以2.3億美元收購Podcast製作公司Gimlet Media,以及1.4億美元收購Podcast創作平台Anchor,震撼全世界。

當市場還在猜測究竟Spotify對Podcast的想法是什麼,今年5月Spotify更以1億美元的天價與頂級創作者Joe Rogan簽下數年的獨家協議;隔月更宣布與藝人Kim Kardashian West及DC漫畫簽訂獨家Podcast節目合約。

連續兩年豪擲重金布局,Spotify的目標已相當明確:從上游(創作者)、中游(創作平台)到下游(收聽平台)通吃的集中化體系。

傳統的Podcast傳播管道是:創作者將聲音節目上傳至託管平台後,透過RSS(簡易資訊聚合協定)推播至各大收聽平台,在這情境下的Spotify只是「其中之一」;完成布局的Spotify將透過獨家內容、更有效率的廣告系統,以及整合「聽音樂」這件事的終端應用,成為「僅此一家」。

Spotify的舉動當然也帶動了市場競爭氣氛,其中最奮力與其一搏的是成立超過30年的美國衛星廣播公司SiriusXM。

為進軍數位領域,2019年SiriusXM先斥資30億美元收購網路電台Pandora;今年更踏入Podcast產業,以3.25億美元買下美國廣播公司E. W. Scripps旗下的Podcast業務服務,當中包括知名的聚合平台Stitcher以及廣告網。從收購路徑可以發現,SiriusXM的布局邏輯與Spotify大同小異,可以想見下一步也是加入爭奪頂尖創作者的行列。

或許是受到市場競爭熱度的刺激,本為Podcast濫觴卻又長期放置不理的蘋果公司(Apple),以及電商巨擘亞馬遜都有所行動。

因為不做廣告生意,蘋果公司的切入點,是找尋可以製作Apple TV+原創影視的Podcast創作、或是具有改編成Apple TV+原創影視內容潛力的Podcast。

亞馬遜則是將Podcast包進有聲書服務Audible及音樂服務 Amazon Music的內容範疇當中。兩家業者的目標都是想找到 Podcast 對其既有事業的加分點,而非大舉投入。

語音文字同步化,激發創作全新動能

最後,除了產業競爭升溫,其他業者也想從Podcast身上找到綜效,基於這兩點,我認為下一步值得密切關注的是,Podcast在創作與傳播型式上的進化。

創作上,傳統Podcast剪輯方式不僅費時,還難以多人協作。

透過語音轉文字(voice-to-text)技術,Descript這家新創將聲音檔轉成線上文件,只要刪除文字就能同時刪除語音;這點在修整語助詞,或是想刪掉某些關鍵字的時候堪稱神器。此外,Descript能利用AI學習你的聲音,當你回放錄音時,發現把某人的名字叫錯了,可以直接在文件上修正「文字」,之後AI會依照你的聲音自動合成語音補上。

傳播上,以往Podcast多指純聲音內容,如今有些Podcast創作者,也開始上傳錄音過程的影像到YouTube,且創造了百萬觀看成績,Podcast的「影片版」也成了一個新藍海。這對歷年來屢次嘗試挑戰影視領域的Spotify來說,當然又是一個難得的機會,最近已正式開始測試此項功能。

綜上所述,我認為台灣的Podcast熱潮剛好發生在一個很微妙的時間點: 歐美巨頭進入白熱戰、Podcast商業規則即將被重塑,創作與傳播型式,也將因技術的進步而發生躍進。

對台灣的創作者、聽眾、廣告主而言,Podcast是一個全新時期的黎明,但若放到全球商業及科技的框架下檢視,則是第一階段「野蠻生長期」的黃昏。

推薦閱讀:Podcast廣告年收益上看300億,業配力超強!3數據讓行銷人看懂利弊

雖然媒體與內容產業的發展,常與「在地」高度相關,因此歐美世界的發展趨勢,很大機會對台灣的影響不大,但前述的微妙時機點,值得創作者及業者納入對Podcast產業的思考與評估角度。

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第316期,2020年9月號雜誌)
關鍵字: #Spotify #Podcast
往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓