7~99歲,都能演!
7~99歲,都能演!
2003.02.01 | 科技

傑尼斯事務所最讓我欽佩的一點是:對藝人的規劃培養。傑尼斯旗下藝人都是全方位,可以演戲、主持或唱歌,正因為一個藝人不單只會做一件事情,當事務所要推一位藝人時,都會仔細考慮表演環境、對應年齡層等條件,也就是說藝人定位很清楚,從7歲到99歲年齡層的藝人,全部囊括,如果編劇一個40歲上班族角色,傑尼斯馬上能供應。
以「少年隊」為例 ,雖然已經成軍十幾年,還是傑尼斯底下的長青團體,傑尼斯如何運作呢?
由於少年隊平均年齡比較大,傑尼斯便讓他們參與舞台劇演出,因為日本欣賞舞台劇的風氣非常興盛,買門票都要搶破頭,不像台灣是要拜託人家去看。

**即使是天王,叫他扮青蛙也願意

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而少年隊的舞台劇風格,比較像美式如拉斯維加斯的音樂劇──把音樂跟戲劇包在一起,可以吸引到50歲以上觀眾,另外,少年隊歌迷也會為了想聽他們唱歌去看舞台劇,這個作法一併把喜歡音樂劇、舞台劇的觀眾全部拉進來,是一種複合式行銷的作法,像去年少年隊就破一個紀錄──累積觀看人數超過300萬人,這解釋了少年隊已經成立十幾年,但是卻依然屹立不搖的原因。
或是像SMAP,雖然在1991年出道,仍是一個日本天王級偶像團體,雖然貴為天王,但是你叫他扮青蛙,他也願意,因為這5位藝人已被事務所訓練成以「工作」做為衡量角度,他們的心態是:今天我即使是天王,但這是工作,不管要扮演什麼角色,我都願意努力去做好。
除此之外,日本有好多SMAP專屬節目,有5個人一起主持(節目名稱就叫做《SMAP×SMAP》),也有各自的節目(除了木村拓哉外,因為木村專走戲劇),這5個人集合在一起,力量很大,分開來每個人也都各有各的特色,他們坐在一個天王地位上,還是拼命去跟觀眾接觸,這是日本少女們崇拜他們的地方。
再舉一個例子,像午間時段的綜藝節目,台灣藝人會覺得比較local,不願意參與,不過,日本也有類似《天天開心》的節目,SMAP成員卻會出現在節目當中,因為他們給自己的演藝範圍很大,只要收視率高,就會去做,不會因為中午節目是給較local的人看,就放棄演出機會。
日本任何一家事務所,不會只讓藝人簽一年後就出道,都是慢慢培養藝人,由大帶小出來(比如說,傑尼斯Jr.幫忙師兄伴舞),台灣幾乎是藝人自己出來單打獨鬥,能不能成看自己的命,和日本截然不同。

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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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