永遠的Nikon,太犀利的Coolpix 5000
永遠的Nikon,太犀利的Coolpix 5000
2002.02.01 | 科技

數位相機到底要多少畫素(pixel)才夠呢?這場百萬數字的戰爭,參與殺戮的品牌多到爆炸,畫素是區分階級的憑據,200萬、300萬、400萬、500萬,不停加碼。傳統相機一賣10年也沒問題,標榜畫素的數位相機生命週期卻短得可憐,進入消費電子領域的相機,面臨的是一場全新的殘酷競爭。
當200萬畫素被拿來當促銷品,300萬成為主流熱門商品,400萬已經迫不及待躍躍欲試,更上一層樓的500萬也翩然出現在博愛路漢口街一帶的攝影器材行。Nikon Coolpix5000是500萬急先鋒,將高畫素戰火燒得熾熱,許多玩家已經等不及拋售手中300萬的相機,準備迎進這款至尊級發燒貨。
對於追求最優最新規格的玩家來說,選擇並不困難,因為膽敢競逐這塊金字塔頂市場的機種寥寥無幾,等到種類愈來愈多,就代表另一個高峰即將升起。這種追逐的心態,特別是用在高科技產品,經濟實力不夠雄厚很難玩下去,但玩得起的人一定會覺得格外有趣,新貨色出現速度飛快,永遠是還沒有摸清手邊這一台,目光已經投射到下一台身上。
Nikon Coolpix5000大概就是這樣的產物,目前能夠做出500萬畫素的品牌沒幾家,以他們的品牌形象和既有的口碑,在高階機種具有非凡的魅力。

**要上手得先了解Nikon的邏輯

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別被500萬畫素給嚇到,Coolpix 5000機身其實相當輕巧,整體設計非常接近傳統相機的造型,單眼相機玩家一定會覺得有種莫名的熟悉感。從這可看出Nikon在設計上刻意和其它一窩蜂Hi-Tech金屬調的對手拉開距離。
等你開始操作Coolpix 5000時,就會發現500萬畫素果然不簡單,搞清楚複雜龐大的功能得花一段時間,新手更是眼花撩亂,不知如何下手。要把這一海票功能耍得自在漂亮,一定得先懂得Nikon的邏輯。
拍出來的畫面的確非常細膩清晰,雖沒有Sony那種異常地飽和,不過Coolpix 5000的畫質已經到達前所未有的境界,玩家大概可以有一段時間不用急著換機。售價高達3萬9,值不值得完全視個人需求,Coolpix 5000吸引的對象是那些有單眼相機經驗,對攝影和高科技有狂熱的人。超高畫素和專業級的功能,能夠玩的地方多得不得了,要徹底發揮它的本領,不是一時三刻的事,用起來也不如許多300萬畫素相機那麼輕鬆。
看著Coolpix 5000盒子裡的光碟和厚厚的說明書,我忽然想念起Nikon FM2清脆的快門聲響,還有手捲的軟片掣、兩個不同時空的產物,到底誰能帶來較多的攝影樂趣,這就不是機器高下的問題,而是世代衝突的心理糾葛了。

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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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