解決Web3團隊痛點，AWS有那些戰績？憑什麼讓Coinbase交易所找它合作？|數位時代 BusinessNext

解決Web3團隊痛點，AWS有那些戰績？憑什麼讓Coinbase交易所找它合作？

AWS全球創業倡導者Mark Birch認為，「Web3將會是一個更新、更好的網路。」而AWS也能夠在快速變革的產業中，提供關鍵的支持性角色。

區塊鏈長什麼樣子？先從Layer 0 ～ Layer 3看起

區塊鏈究竟由長什麼樣子？Mark Birch首先介紹了區塊鏈的分層，可以細分為Layer 0～Layer 3，各自擁有不同的任務與功能。

Layer 0： 這是區塊鏈最基礎的底層協議，負責基礎的數據傳輸，是開發人員的基礎，讓開發人員不需要從頭打造區塊鏈。Layer 0的功能類似手機軟體的開發程式語言，可以設計、編寫程式軟體架構。

Layer 1： 又被稱為鏈上擴容、擴容方案，可以處理並完成交易，目前多數的公鏈如比特幣、以太坊，都是屬於 Layer 1的範疇，跟智慧型手機類比的話，有如ios、Android系統。

Layer 2： 又被稱為鏈下擴容，主要功能是提升區塊鏈的擴展性、每秒交易數量，解決 Layer 1擴展問題，編寫智慧合約也算是在 Layer 2的範圍，代表案例是區塊鏈平台Polygon。

Layer 3： 又被稱應用層，以區塊鏈為技術基礎打造的應用都算是 Layer 3的範疇，包括：DeFi（去中心化金融）、NFT（非同質化代幣）、鏈遊（GameFi）都是。

解決Web3團隊痛點，AWS有那些戰績？

Mark Birch表示，在與客戶接觸的過程中，發現Web3業者在打造服務時，非常在意運作速度是否能更快、能否在生態系中建立夥伴關係、快速在市場獲得知名度，以及重視安全與合規這四件事情。他表示，有許多知名的品牌在AWS上打造服務，已經取得具體成果。

Coinbase：導入機器學習功能，用來識別用戶異常

Coinbase是在美國掛牌上市的知名交易所，Coinbase數據科學總監Soups Ranjan曾表示，「經營交易所遇到的最大挑戰就是詐騙！」因此Coinbase在身分驗證流程中，導入AWS的機器學習功能，Coinbase的工程師開發了專門做圖像分析的機器學習算法，用來識別用戶異常情況。舉例來說，許多詐騙者經常用同一張照片註冊多個ID，透過圖像分析就能快速識別這類情況。

Kronos Research：導入AWS S3雲端彈性架構，縮短數據載入時間

Kronos Research是台灣一家專注在加密貨幣量化交易的團隊，結合人工智慧、機器學習等技術，開發出量化交易預測模型，目前是全球前五大加密貨幣量化交易團隊。

技術長Hank曾表示，團隊在處理龐大業務時，因為數據資料量龐大，時常面臨低延遲等挑戰，隨著業務量擴張，載入時間時暴增數倍。因此決定導入AWS S3的雲端彈性架構，相比過去的地端資源，在開發工作上增加許多彈性，Kronos Research的數據載入時間，也從過去的3小時縮短為5分鐘。

Web3浪潮崛起，但這並不太表Web2企業既有的服務不能參與其中，Mark Birch表示，AWS底下有許多協助新創的計畫，也持續的投資新創，過去也曾在台灣舉辦新創媒合會、AWS Startup Day等等，在Web3時代持續發揮影響力。

責任編輯：林美欣

在台灣，多數人的第一份保障來得很早，可能來自父母，或是出社會後自行投保。然而，直到今天仍有許多人即使手握數張保單，仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀，導致投保當下似懂非懂，過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明，讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0，以「陪伴」重塑保戶與保險的關係，下一步，更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是，「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab（Digital Insurance Lab）領軍打造的這個平台，試圖翻轉保單難懂的問題，將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化，讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具，而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說，這項專案從發想到上線歷時多年，可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始？國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地？

資訊透明：讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜，很多人買了保險，打開保單還是看不懂。」林蔚安指出，國泰人壽累積 800 萬保戶，團隊在梳理客戶旅程時發現，即使擁有多年的資歷與服務經驗，卻未能讓保戶更清楚自己的保障；大多僅在與業務員討論時略有概念，事後又陷入陌生感。因此，「保險視圖」的構想，就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

第一步，是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始，依照生涯階段與保障屬性，將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向，讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構，例如「住院時有哪些保障？」。

「調研時發現，國內幾乎沒有成熟案例可參考，國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示，圖表複雜，反而增加理解負擔，因此團隊反覆推敲呈現方式，「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度，光這個架構就討論了數個月！」每一個看似微小的改變，背後都是無數次的反覆測試與訪談，「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶，在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終，團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎，從保戶自己的健康保障，到未來可運用的累積資產，最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表，只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計，還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類，與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境，「保險視圖」不再以條款分類，而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時，介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現，先呈現核心，再逐層深化，視覺化整體保障全貌，並同步提供現金價值與現金流資訊，形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察：AI協助人們看清保障缺口

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明，下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能，保戶只需回答幾題簡單問題，如：住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等，系統即可推算個人的保障目標。接著，AI 會即時計算保障達成率與缺口比例，將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60％」、「癌症保障達成率 45％」，藉由直觀的數字圖表呈現，讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外，平台不只呈現差距，還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異，讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法，而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算，使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面，並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎，後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後，再與業務員討論，透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制，也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型：戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線，雖仍在推廣階段，但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例，資產型保單查詢需求明顯攀升，保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次，大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理，如今登入平台即可取得資訊。

此外，視覺化呈現保障缺口後，有保戶回饋「看到達成率 70％，就想補到 100％」，顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

能完成一份視覺化介面不難，但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯，背後極度仰賴組織文化。尤其，保險視圖的誕生，從構想到落地，專案歷時 4 年，期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能，包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦，每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容：「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊，以使用者中心作為共通語言，讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同，但只要目標一致，就能共同前進！」

展望未來，透明化只是起點。林蔚安指出，下一步是讓更多保戶願意使用平台，使行為軌跡形成數據基礎，再透過個人化推播與 App 串接，發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難，但值得做。」他分享，有一次泰國人壽數位團隊來台交流，第一眼看到保險視圖就說：「這真的很不容易。」但也因此，更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時，保險視圖也不會是終點，卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」，在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖：https://cathaylife.tw/VoeoOdb