數位內容業者頭寸難調
數位內容業者頭寸難調
2003.10.01 |

台灣的網路動畫卡通人物阿貴,今年6月被美國《Time》(時代雜誌)選為2003年的「亞洲英雄」,是榜上唯一的虛擬人物。《Time》把阿貴譽為「數位時代的查理布朗」,還說「動畫小頑童讓我們永遠年輕」。然而受到民眾和媒體喜愛的阿貴,私底下家境卻一直是度小月。創造阿貴的春水堂在今年6月之前,一直都處於虧損狀態。
春水堂董事長張榮貴也不諱言,阿貴雖然很紅,但春水堂在集資上並不順利,過去幾年來和銀行不斷交涉,都是徒勞無功。其實,春水堂不是單一個案,國內其它數位內容業者,普遍有相同的問題。

**財務報表說服銀行

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經濟部工業局、數位內容產業推動辦公室副主任翁正修指出,資金與人才是產業發展最大的問題。銀行在融資時,大多會對其土地、設備與廠房行評估。但數位內容產業大多屬無形資產,要對公司商標、專利、技術等無形資產進行公正客觀的鑑價畢竟有其執行上的困難。另一方面,銀行一般對數位產業都很陌生,甚至連數位產業的範疇都搞不清楚,更別提融資給業者了。因此經濟部也成立了「數位內容鑑價中心」,期能協助建立無形資產的鑑價制度。
由於我國尚未建立完整的相關鑑價制度,目前多應用國外常見的資產評鑑方法,如成本法、市價法、現金流量折現法等,再依客戶的實際狀況和資金需求進行策略運用。而應用無形資產向銀行融資貸款或進行作價擔保,牽涉到金融市場諸多相關問題,更須經專業仔細評估。
成功應用無形資產的要件就至少包括:頻道與行銷通路是否完整建置、收視率高低、節目製作品質、種類、數量,以及經營管理團隊之專業能力等。
無形資產鑑價只是取得資金的手段之一。中華無形資產鑑價公司專案經理呂建安表示,更重要的是業者必須學習如何說「經濟的語言」,用財務報表等銀行看得懂的方式與他們溝通,說金融業者能夠了解的話,而不是一味地說自己的東西有多好。簡單地說,業者普遍的問題就是沒有辦法清楚地告知銀行或創投,產品的通路、市場在那裡,以及如何獲利。
呂建安建議,數位內容產品要分為短、中、長期計畫。短期目標損益平衡,中期獲利,長期才來談更進一步的設計。業者也要重視股東結構,股東不要純由自然人組成,若有些大廠商在背後支持,申請融資會比較有利。富鑫投資顧問公司總經理馬肇雄也有類似的看法,他認為有些公司的終端獲利模式不清楚,而且很多公司甚至還停留在創作階段,缺乏管理及行銷人才,也會讓投資人有所疑慮。
在數位內容業者普遍為了募集資金焦頭爛額時,從事自製動畫的電視豆公司,已和日本富士電視集團旗下的製作公司簽約,成為第一家進軍日本動畫電視影集市場的國內業者。電視豆今年以「魔豆傳奇」影片參加日本東京動畫展獲得注意,日本富士集團旗下負責發行的FCC公司(Fuji Creative Corp.)將與電視豆共同製作52集電視動畫影片。這個計畫目前已經為電視豆取得1億2000萬臺幣的資金。

**借鏡電視豆籌資模式

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去年八月才成立的動畫公司,為何能取得這麼多的資金?電視豆總經理唐智超認為是主打國際市場的策略正確。「我們的目標一開始就不是華人市場!」唐智超笑說,動畫95%的獲利來自DVD和錄影帶的發行,而電視臺播映的權利金加上周邊產品只占5%左右。若以這個商業模式來看,台灣市場太小,而中國目前盜版問題太嚴重。唐智超苦笑,中國現在就有完全抄襲「魔豆傳奇」內容的網站,而當電視豆與對方交涉時,對方卻不以為然地表示:「要不然你們可以來告啊!」因此現階段不如把目標市場,放在遵重智慧財產權的美、日。
若以大中華圈為市場,台灣發展數位內容產業時的確有語言、文化上的優勢,但若無法解決盜版問題,能否獲利難免會被投資者質疑。而著眼世界市場的好處是可以「挾外力以自重」,唐智超分析,這次就是因為有了日本的資金與市場,再加上美國通路商也協助加持,才能進一步吸引交通銀行、鉅國和中華投資等國內創投的資金。
政府正全力協助數位內容產業集資,除了成立數位內容產業推動辦公室、數位內容鑑價中心、行政院中小企業信保基金對數位內容產業已輔導了107億元。數位內容產業推動辦公室副主任翁正修說,希望政府的補助能帶來一些成功的案例,進而帶動產業的發展。像電視豆資本額一開始只有150萬,但現在已經有5000萬元以上。

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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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