2007仍是網路發燒年
2007仍是網路發燒年
2007.02.01 | 科技

專門進行網路市場調查研究的公司eMarketer,推出了它的二○○七年十大關鍵預測;無獨有偶的,科技雜誌《紅鯡魚》(Red Herring)也連續第三年推出年度趨勢預測。此外,美國《商業週刊》(BusinessWeek)和《財星》(Fortune)也都推出二○○七年的投資指南,告訴讀者未來一年該把錢放在哪裡。歸納這些眼花撩亂的各家預測,我們能看到什麼共通點?

**Google將跨媒體廣告合作

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從二○○六年開始起飛的網路廣告,二○○七年更是熱到不行。根據eMarketer的估計,美國網路廣告預算將達到兩百億,其中除了普通的橫幅廣告外,成長最多的當然是關鍵字廣告和各種影音廣告。而提到網路廣告,指標性的公司就是Google。
成為搜尋引擎之王的Google,現在以它的廣告經紀人身分更為人所注意。Google以配合內容和搜尋結果的關鍵字廣告(AdWords/AdSense),不僅替自己賺進大把鈔票,也連帶使得加入廣告聯播的部落客們雨露均沾。
此外,自從Google以十六億美元買下影片分享網站YouTube之後,關於線上影音廣告的討論一直甚囂塵上,但除了談論之外,真正投注的資金並不多,eMarketer認為影音廣告的播放平台會增加,但資金還不到成熟期。
回過頭來看,《紅鯡魚》則看到Google除了網路廣告之外,更跨足報紙與廣播,意在成為全方位廣告平台,因此針對二○○七年的預測,Google與電視台合作之日不遠矣。當然擁有愈多廣告播放媒體與平台,廣告經紀巨人未來豐收的一年指日可待。 

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社群網站周邊效應不可忽視

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如果把二○○六年定為Web 2.0的一年,或社交網站的一年也不為過。從MySpace到台灣的無名小站,社群網站的一舉一動都引來網路世界的關注。首先當然是因為社交網站的黏性所產生的流量,而在網路的世界裡,流量就是錢潮。
挾帶著成熟的社群網站流量優勢,二○○七年社群網站據eMarketer估計,將超過十億美元進帳,主因來自於社群網站的全球性擴張、利基型社群網站(例如專為銀髮族設計的Eons.com)的誕生,以及社交網站和搜尋技術的結合。
而社群網站的周邊效應更不可忽視,包括口碑行銷(Word of Mouth),也就是消費者寧願相信其他使用者的見證,也不輕易相信電視上滔滔不絕的代言人,購物前先上網搜尋其他消費者的說法已經成為網路購物族的習慣。此外,商業性網站也朝向社群發展,如講究人際關係的網路人力銀行LinkedIn。經營社群到目前為止,依然是吸引一群人並讓他們留在網站上的最好作法。

**上網靠手機,病毒將肆虐

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手機無疑是廣告和社群的下一個平台,而這也是各家媒體預測的二○○七年趨勢。《紅鯡魚》大膽地預測在手機愈來愈聰明的情況下,如同電腦病毒一般的手機病毒可能在今年威脅到手機使用者。當然這表示一件事:絕大部份的手機都可以上網。
事實上,蘋果電腦的iPhone已經問世、網路電話(VoIP)業者Skype也將和硬體廠商合作認證手機、3G行動電話市場預期也將在今年有大成長。手機已經不只是聯絡的工具,而是攜帶型的電腦。
綜上所述,二○○七的科技走向還是與網路脫不了關係,不論是廣告、社群或手機應用都和網路相關。從網路遊戲《Second Life》逐漸發揮實體影響力的情況看來,虛擬與真實的分界逐漸模糊,也沒有必要了。
在諸多媒體預言中,也有「狂野版」預測,《連線》雜誌(Wired)和科技新聞網站CNet都以公布惡搞預言的方式來戲謔媒體的預測。但其實所有的玩笑都有立基於真實的狀況,也都有認真的成分在內。狂野的預測不過是把真實誇大,而把真實誇大向來是媒體的花招。
《連線》雜誌的預測中,有多項和Google有關,也有多項提及社群網站,或許等今年終了,回頭檢驗預言時會發現,狂野版的預言反而準確率更高。

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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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