投入3億元製作課程、簽約15名老師!解題服務Snapask為何要砸錢做線上教育?
投入3億元製作課程、簽約15名老師!解題服務Snapask為何要砸錢做線上教育?

「從2020年年底開始,Snapask(時課問)就決定全方面開拓內容產製,因為我們觀察到學生在學校、補習之外,還是有更多的知識需求,所以才決定投入課程影片的製作,但解題仍是Snapask的核心。」Snapask幕僚長蘇詩涵(下圖右二)說。

圖:Snapask 時課問宣布旗下自學產品線全面升級,推出「有 Snapask 神助攻,學習更輕鬆」
Snapask宣布旗下自學產品線全面升級,推出許多專為高中生打造的線上影音課程。
圖/ Snapask

以線上媒合解題起家的Snapask,目前在台灣已經有30萬名註冊學生、5萬名註冊家教,市場更橫跨港、台、星、馬、印、泰、日、韓、越,共計9個市場,全球擁有400萬名註冊學生、35萬名註冊家教。並於今年起跨足線上影音教學領域,推出高中學科課程等教學影片,在台灣營收貢獻占比已達3成。

投入新台幣3億元推動內容產製,從學科到學習檔案製作通通有

「518是翻轉台灣教育界的日子(因疫情停課),老師、學生、家長都在找尋、使用教育科技的相關產品。」蘇詩涵說。根據美國研究機構HolonIQ《智慧學習產業產值》調查報告就指出,全球數位學習支出將從2018年的1,520億美元,成長至2025年的3,420億美元,占整體教育支出的比重也將提升至4.4%。

觀察到新的趨勢,Snapask在原先媒合解題的服務之外,推出各種線上教學課程,包含學科進度的「進度攻略班(針對高一、高二學科)」、申請大學的「學習歷程檔案製造所」,也計劃推出「108課綱素養課程」,將預計投入新台幣3億元來推動相關的內容產製。

也因為「進度攻略班」包含高一、高二從國文、英文、數學、物理等重點學科,費用採用月費為主,每科1,490元每月,也預計推出學期制的訂閱方式。購買課程的學生每週定時上課,課程也可自由無限重播,且實體的講義與題庫會宅配到府。申請大學的「學習歷程檔案製造所」課程則約2,000元。

Snapask的目標很明確:學生讀了書、上了課,就有解題的需求,讓自家的媒合解題服務能更頻繁地被使用。

Snapask
Snapask的學科課程完整,包含高一、高二國、英、數、自、社全科。
圖/ Snapask

蘇詩涵也不諱言地說,的確新服務會與補習班打對台,會產生競合的關係,「現在也許是補充的教材,但說不定有一天,學生們會大量採用線上影音課程,追求效率的最大化,而不是只追求『坐』在補習班裡面。」

較特別的是,Snapask也簽約自己的專屬教師,現在已有15位專業師資,涵蓋國、英、數、自、社全科。

「可以注意到,我們的老師很年輕,他們不一定是名師,但絕對最理解學生學習遇到的問題。」蘇詩涵說,她也提到,許多線上課程平台會選擇與成名的老師合作,形式就是給一塊黑板,攝影機就開始拍攝,「但我們會從腳本開始,追求課程的品質與學生觀影的感受。」

Snapask跨入教學內容的市場也不只台灣,日本、韓國也在2021年分別推出高中、大學課程,香港也在同年上線國高中的影音課程。台灣預計在2023年一條龍式地完成國小到高中的全科影音課程。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #線上教育
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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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