Yahoo最新收購曝光!想買IG創辦人打造的Artifact,它是什麼來頭?
Yahoo最新收購曝光!想買IG創辦人打造的Artifact,它是什麼來頭?

根據外媒《The Verge》的報導,Yahoo於美國時間4月2日正在進行對新聞社群平台Artifact的收購,雙方並未透露交易金額,不過確認僅對Artifact的技術進行收購,Artifact團隊並不會加入Yahoo,Artifact共同創辦人Kevin Systrom和Mike Krieger則會擔任雅虎的特別顧問。

Yahoo新聞總經理Kat Downs Mulder表示,Yahoo長期以來一直在研究個人化推薦系統,在Artifact於今(2024)年1月宣佈關閉其服務後就進行了聯絡,看中的正是Artifact的AI個人化推薦系統,而完成收購後Artifact將會消失。

Kevin Systrom和Mike Krieger是Instagram的共同創辦人,在2022年底創辦Artifact,但今(2024)年1月Artifact宣佈關閉其服務,以下是1月19日的原文報導:

自從Twiiter被馬斯克買去並改名成X之後,即時資訊社群領域一時間風起雲湧、百家爭鳴,許多新的玩家都湧入這個市場,Instagram共同創辦人Kevin Systrom和Mike Krieger的Artifact就是其一。然而就在推出一年後,Artifact卻在上週宣佈關閉。

我們決定關閉Artifact⋯⋯我想我們建立了用戶真正喜歡的產品,但我們認為,市場機會不夠大,沒辦法繼續投資。新創公司很容易忽視這一現實,但儘早做出艱難的決定對每個參與者都更好。

Kevin Systrom在部落格上寫下這段話,也令人錯愕——Artifact帶有「Instagram創辦人打造」的明星光環,用戶滿意度也不低,突然收山背後原因到底是什麼?外媒《TechCrunch》點出了他們碰到的幾個大問題。

Kevin Systrom
Kevin Systrom(右)和Mike Krieger(左)打造的Artifact在營運一年後宣布倒閉。

Artifact結合AI與IG演算法經驗看似優勢,卻也成關閉遠因

簡單來說,Artifact是一個以新聞內容為主的社群軟體,新聞內容選自許多大型的知名媒體,如《紐約時報》等。用戶可以閱讀、留言討論、傳送私人訊息,用戶同時也能自行發文。Artifact還使用AI總結新聞、重新下標來吸引讀者,甚至以AI推薦類似的內容給用戶。

從Artifact的架構來說,基本上結合了Kevin Systrom和Mike Krieger過去在Instagram的經驗,以及當前火熱的生成式AI技術。Systrom和Krieger表示,希望用十多年來的經驗以及人工智慧的發展打造新型態的社群軟體,Artifact就是這項傑作。

Artifact
Artifact結合AI與推薦演算法。

然而,AI、演算法與新聞內容推薦的結合,卻也埋下了這次關閉服務的遠因。

3大原因導致Artifact收山:功能過多、難敵AI、客戶過於集中

Artifact發布一年至今的註冊用戶達到44.4萬人,而且許多貼文互動都來到千次以上,從數據上來說是個很有吸引力的產品。

然而魔鬼藏在細節裡。根據應用程式分析網站Appfigures的數據,Artifact這44.4萬次的下載約有四分之一集中在發布後,2023年10月時Artifact基本已經陷入停滯的狀況,新下載數到只剩下1.2萬次。儘管Artifact的競爭對手SmartNews當時的下載量和活躍用戶也在減少,但是仍然達到了200萬次的下載。

Appfigures Artificat downloads
Artifact這44.4萬次的下載約有四分之一集中在發布前後,2023年10月時Artifact基本已經陷入停滯的狀況。
圖/ Appfigures

《TechCrunch》整理了3個Artifact自身營運上碰到的困境:

  1. 競爭
    在AI時代,透過搜尋引擎和聊天機器人就能直接得到資訊與摘要,甚至像出版商Axel Springer直接將內容授權給OpenAI,希望以新型態的方式接觸消費者。換句話說,在智慧型手機內建新聞閱讀器App的需求可能會減少。

  2. 難以獲得國際客戶
    儘管Artifact的創辦人是鼎鼎大名的Instagram創辦人,但是這樣的光環可能僅限於美國與科技產業。Appfigures發現,美國佔Artifact總下載量的44%,其他國家則都不超過4%。

  3. 功能過多導致定位模糊
    Artifact原本的優勢是由AI推動的新聞閱讀體驗,然而越來越多的新功能卻模糊了這個定為,例如Artifact讓用戶可以自己發布新聞以外的內容,像是Pinterest又像是X(Twitter);隨後又增加了一個地點打卡的選項,出現數位新聞以外的實體元素,這讓用戶不知道Artifact到底是什麼。

Artifact表示,出於用戶體驗,會在今年2月底前慢慢停止不同的功能,而不會一次關閉整個App的運作。不過Kevin Systrom並沒有停下自己繼續在科技產業投入的腳步,「出版業已經是個夕陽產業,小型社區新聞幾乎消失、大型出版商與社群科技巨頭的關係也很緊張。我希望科技能找到保護和平衡的方法,我仍會持續投入這個想法。」

資料來源:TechCrunchThe VergeMediumTechCrunch

本文授權轉載自:創業小聚

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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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