「Cookieless」來臨！TTD：企業應組隊對抗巨頭、用戶掌握在自己手裡|數位時代 BusinessNext

「Cookieless」來臨！TTD：企業應組隊對抗巨頭、用戶掌握在自己手裡

無餅乾的世代即將來臨，廣告主紛紛尋找解方逃出「圍牆花園」的束縛，The Trade Desk 邀請合作夥伴舉辦論壇，探討新世代的廣告經營策略。

廣告投放量多質不精，「用戶帶流量」才是解方

The Trade Desk 在19日舉辦Partners Day論壇，業者分享，有廣告主投入高成本，買到的卻是質量很低的大量曝光，這種投放很雞肋，剛宣布導入UID2.0的關鍵評論網，就花了很大的力氣爬出圍牆花園。

「之前FB只是小小的修改演算法，我們整體流量就掉了20%-30%。」行銷長HOW觀察了幾年，看見網站的命脈被巨頭把持住，明白這不是長久之計，終於在去年下定決心修改行銷策略，一定要讓用戶帶來流量，而不是用流量來找客戶，也就是善用讀者的數據，自己解讀背後的詳細意義，了解他們想看的、願意點擊的流量密碼，從而優化整體廣告經營。

少了Cookie多了「掌控力」，數據價值翻身

「Cookieless」其實是所有企業的最佳機會，尤其隨著疫情發展，大家急著做數位轉型，紛紛建立自己的網站、開發APP，其實有意或無意間，都是在增強自己對數據的掌控力。

「拿不到外站的分析數據，這些巨頭也被弱化了。」愛料理創辦人Richard舉例說，民眾遇到法律、醫療這種專業問題，可能不會直接在FB大聲嚷嚷，說自己長了腫塊怎麼辦、被詐騙了怎麼辦，開始會到專門的網站、業者開發的APP去諮詢專家、查找資料，平台裡頭的用戶數據就會更加細緻精準，成為業者手中最寶貴的資產。

三方合作自立自強，創造新時代和巨頭抗衡

但不是每個人都看見它的價值，或是不知道該如何解讀，數據收下來了，但在後台就是一團亂碼，多方合作成了Cookieless世代中，最重要的一項任務，一是要有提供數據的媒體平台，二是整理數據的供應商，把數據清理成乾淨易懂的資訊，並分類成一包包的Segment，最後再由廣告商來購買，形成缺一不可的強大生態，就有機會和圍牆花園抗衡。

「台灣的數據夥伴是特別強壯的資產。」The Trade Desk台灣事業發展總監Dennis Chin說，UID2.0在台灣推行以來，每月定位到的用戶是倍數成長，合作夥伴也在持續壯大，越來越多人認同理念，願意一起攜手對抗巨頭們的壟斷。「用戶是你們的，不要讓別人告訴你廣告怎麼買」。即將迎來的無餅乾時代，是末日還是機會？答案掌握在自己手中。

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。