讓數位相機超好用的幕後巧手
讓數位相機超好用的幕後巧手
2003.05.01 | 科技

與桌上型PC已然成熟的趨緩銷售大異其趣,數位相機的成長如日中天。2003年,全球數位相機市場據估計達3200萬台,較去年成長3成以上,其中,以相機起家,目前佔有全球數位相機約16%市場的佳能,立下在今年內擠掉新力、富士,取得全球第一的目標。姑且不論可能性高低,這麼大口氣,有一部份憑的是該公司贏得不少贊許的「設計」。
「原本我用的是其他牌子的單眼相機,」一位專業攝影師描述著他改用佳能產品的原因,「但是卻必須兩隻手一起才能操作。」他發現,佳能的同等級產品可以讓他單用右手就完成必要操作。
仔細觀察,佳能從普及機種PowerShot A系列、袖珍而五臟俱全的IXY系列,一直到中高階的PowerShot S系列、G系列以及單眼的EOS系列,除想當然爾的追求重要的「高畫質」「高效能」外,也顯現出佳能數位相機事業部部長押山隆口中同樣重要的開發原則,「時尚的外觀」與「無壓力的簡便操作」。
其實,佳能的產品從開始設計到成品問世都有一套井然有序的流程。

**讓消費者產生滿足感

**
首先設計團隊腦力激盪,討論出下一批產品的設計要項,然後各自根據腦海中浮現的產品圖樣自由發揮,繪製出設計草圖。接著由設計中心與相關部門評選,縮小範圍,再用材質較柔軟、便於加工的白塞木製作擬真模型,請各方人士握握看感覺好不好,並予修正。形狀確定後,便將相關資料輸入電腦,運用3D的CAD軟體,進行透視圖分析、色彩變換等操作,不但提升效能,也節省實作成本。
佳能還在1995年到2001年發行定期刊物《親和性》(Accessibility),教育全體員工除了要打造親和的「使用者界面」(User Interface)外,更要擴而及於「全方位設計」(Universal Design),貫徹「無障礙」與「任何人都易於使用」的設計理念。統籌佳能設計的「技術本部綜合設計中心」所長酒井正明則表示,「我們的設計不但著重容易使用,還要讓消費者在使用後能產生滿足感。」
此外,在東京的新宿、銀座與大阪的梅田,佳能與電器零售業者Digital House合作,成立所謂的「Zero One」商店,讓使用者體驗佳能的各項產品,提供維修並於店內舉辦研討會等活動,隨時吸取第一手的使用者反應。「這產品拿在手裡感覺不太舒服」「這裡容易按錯」等回饋,都讓難以接觸使用者的設計團隊獲得改進的寶貴意見。
從佳能的身上,我們可以發現,「設計」不單單是創意的自由揮灑,更要回歸商業經營最經典的原則,「你得賣使用者需要的,而不是賣你想賣的。」

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