Netflix、Disney+都陸續登台，台灣本土OTT業者該怎麼辦？專家這樣定位|數位時代 BusinessNext

Netflix、Disney+都陸續登台，台灣本土OTT業者該怎麼辦？專家這樣定位

當Netflix、Disney+，甚至是HBO MAX陸續登台，大舉搜刮、投資台劇，對台灣本土OTT業者來說，究竟定位在哪？

台灣大哥大總經理林之晨：樂見國際OTT登台

「從現階段來看，台灣優秀的作品要上到國際OTT平台是完全沒有問題的。」台灣大哥大總經理林之晨說。台灣大哥大擁有OTT平台myVideo，同時也與迪士尼攜手，在台灣推廣Disney+，角色可以說十分特殊。

林之晨認為，既然國際串流平台有意採購台灣優秀的內容，就能拉抬整個產業發展，「一年可能有10部最頂尖的作品賣給國際串流平台，但會有更多部、上百部的作品還需要舞台，這就是本土OTT的發展空間。」

他也提到，只要有成功的案例，就能帶動更多的活水，讓更多優秀的作品被拍出來，「不可能要求Day1所有人都能拍出國際等級的作品，不過，可以預見有愈來愈多影視從業人員想要拍得更好，還是需要本土OTT的支持，提供本土、區域性的舞台給大家。」

而本土OTT業者也必須擔起帶動產業進步的責任，把消費者的喜好、想法、行銷手法回饋給製作方，讓產業有正向的循環。「不會因為國際玩家的加入，就讓產業沒有空間，而是整個產業會被擴大。」林之晨說。

CatchPlay執行長：台劇不受青睞的那天，內容產業怎麼辦？

從發行跨入拍片的CatchPlay執行長楊麗貞似乎就沒有這麼樂觀，她先從CatchPlay的發展開始談起。過去CatchPlay專注於電影發行，但發現用戶的觀影型態發生很大的轉變，開始投入OTT平台的發展。

不過，平台講求經濟規模，台灣的市場大小有限，讓CatchPlay開始往新加坡、印尼發展，找尋更大的空間，也預計會投入其他東南亞國家的發展。

「我們也有投資內容，就會發現純內容很難有長遠的力量，一定要跟科技（平台）走在一起，才會長長久久」。 楊麗貞以《魷魚遊戲》舉例，僅管《魷魚遊戲》在全球獲得巨大的成功，但經濟價值大部分是被Netflix拿走。

「現在看起來台灣內容未來的確一片光明，很多國際平台也願意來台灣，各式各樣的內容可以找到不同的平台曝光，對於產業來說的確是正向的事情。」楊麗貞說，國際串流平台也拉抬了台灣內容製作的成本，過去成本一集新台幣300萬元就算大製作，國際串流平台可以開價到一集1,000～1,200萬元，讓台灣創作者更有資源提升作品的品質。

同時楊麗貞也拋出一個疑問：「台灣本土OTT的角色在是什麼？以後大家要在國際串流平台上才能看到台灣作品嗎？」

國際串流平台靠演算法決策，真實反應觀眾的需求，也有可能造成負面的發展，楊麗貞舉例，如果花了300萬美元買一齣台劇，結果在其他國家的觀看率普通，在台灣表現不錯，在熱門影集中排名第3，「第1、第2名是韓劇，那國際串流平台會怎麼想？」楊麗貞說，「那乾脆只買韓劇，因為能觸及的幅員最廣，或是台劇只買台灣播放版權就好，反正只有台灣觀眾捧場。」

言下之意，就是國際串流平台是把雙面刃，「國際串流平台可以讓台劇更發光發熱，更快速地走向世界，但是如果國際串流平台不青睞台劇了，台灣的內容產業要怎麼活下去？」楊麗貞說，「我們思考了很久，到今天都還不敢說找到了答案。」

責任編輯：錢玉紘

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。

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。」

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。

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。

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。