隔空回應PChome「咬著不放」說,蔡明忠:momo就是最好創新案例
隔空回應PChome「咬著不放」說,蔡明忠:momo就是最好創新案例
2020.11.04 | 5G通訊

momo購物與PChome的電商一哥之爭,持續是市場熱話題,兩者除了都將「千億營收」設為目標,戰火也延續到集團策略上。

PChome董事長詹宏志日前接受商周專訪時指出,momo的工作方法是「咬著不放」,自己做什麼,它們就做什麼,兩者並無太大不同。今(3日)台灣大哥大董事長蔡明忠以「借力新創,台灣大轉型」為主題演說時,首度以母集團大家長身分隔空回應,指出momo在16年前是新創公司,如今回頭來看,更是當年富邦金創投最成功的投資案。

隔空回應台灣電商大戰,蔡明忠:momo就是最好創新案例

蔡明忠表示,最近有同業在說momo沒什麼創新,但以「買地自建物流中心」這件事為例,過去PChome先主打24小時到貨,momo接著再推12小時到貨,到目前雙方都在提6小時到貨,代表未來決戰點就在這裡,因此需要成立自營物流車隊、搶蓋衛星倉庫,開啟短鏈革命。

「就像Amazon與Google都在搶資料中心生意,所以資本支出差距已經越來越小。」

台灣大董事長蔡明忠演講
蔡明忠表示,momo購物有機會挑戰占台灣大哥大8成營收。
圖/ 吳元熙攝影

他指出,momo當年是電視購物後進業者,最後做到霸主,但在過程中也曾經嘗試經營百貨公司、藥妝店等實體通路,最後發現虛擬與實體思維難以共融,才決定從實體零售轉至線上。

「長遠來看,走出海外是必要的。」momo購物自2014年布局海外市場,與泰國TVD Direct合資成立TVD Shopping攻電視購物;今年將TVD Shopping與母公司TVD合併,由momo購物持有TVD 20%股權,雙方將瞄準電商領域、邁入第二階段合作。

今年前三季,momo購物約占台灣大合併營收49%,蔡明忠笑說,當momo達成1千億營收里程碑時,可能集團營收占比超過80%都有可能。

「我希望,今天的成功不要成為明天的絆腳石。」

3日受邀出席台灣產業新創投資論壇,蔡明忠以「借力新創,台灣大轉型」為題發表演講,除了回顧momo購物發展史之外,也期許台灣大哥大能在讓電信業再次「性感」。

台灣大董事長蔡明忠演講
蔡明忠回顧momo購物發展,期許能帶動台灣大哥大集團成長。
圖/ 吳元熙攝影

他舉電信公司singtel為例,10年前就專注發展創新、創業,當年投入音樂、影視、支付各項服務,甚至還自己投入開電商,但多數都只有營收無法獲利,最後賠錢出場。

蔡明忠分析,singtel失敗有幾項原因。

第一,是「大型電信DNA不適合孵育新創」,這與電信業不容許犯錯、被高度管制、以及承諾股東要發放現金股利等先天受限有關。第二,則是人才特質差異。電信人習慣看EBITDA、ROI,不太關心數位產業發展,因此需借助外部人才。

他強調,台灣大除了延攬AppWorks董事長林之晨擔任總經理外,也找了國外兩位電信專家:新加坡第二大電信公司Starhub首席執行長陳東海、前摩托羅拉亞太區家庭及網路移動業務副總裁萬家樂擔任公司董事。另外也成立企業戰略發展室,專門負責新創併購與投資。

「sintel失敗的例子告訴我們,不能top down,由董總來決定新創決策。」蔡明忠說,我雖常被孩子笑離新創太遠,但我希望可以吸引更多年輕創業家透過AppWorks跟成熟企業合作。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #momo
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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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