WWW將不再是網路全部
WWW將不再是網路全部
2001.04.01 | 科技

如果你認為「Web就是網路、網路就是Web」,那你就錯了。所謂全球資訊網(WWW)雖然是目前網際網路最受歡迎的資訊擷取方式,但卻不是唯一方式。別忘了還有電子郵件:這些訊息其實是繞過Web、跳過數以億計的網頁,在網際網路上傳遞,沒錯,他們是網路的「殺手級應用」(Killer App.)。
隨著Web發展邁入10年的成熟期,不少公司已經開始苦思超越Web的技術。當然,讓網際網路成為全球風潮、讓投資人投入數十億美元、數十億個夢想,Web還是大功臣。然而在文字、影像和資訊的呈現上,Web還是相當靜態,充其量它只能算是對網路潛能做了初探。
現在,已經有不少「非Web」的新技術,可以讓人類溝通更有效率,並帶動下一個網路時代的起飛。「網路是一個平台,任我們在其打造各種有趣的商品和服務,」加州大學柏克萊分校工學院院長理察‧紐頓(Richard Newton)如是說。

**危機四伏?

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不過站在科技尖端總是會有風險。這些新科技擁護者,基本上和現在苦哈哈的.com前輩一樣,還沒找到獲利的方法。以IM(instant messaging,即時傳訊)這種在PC間傳送短訊的方式來說,甚至連撈點蠅頭小利都很難。不過對這些網路信徒來說,他們還是堅信可以重演Web當年掀起的網路革命。
而在這波新科技中,又以無線技術最受矚目。雖然無線網路應用程式目前還沒有成功的例子,但這部份得歸咎於連線速度過慢,況且要將網頁硬塞到手機或掌上型電腦的迷你螢幕上,也未免太過牽強。話雖如此,無「線」網路還是有無「限」商機:因為根據科技研究公司eTForecast預估,到了2002年,無線上網人口將可望從去年的4000萬,飆升到2.3億。
這些潛在用戶需要的,將是在特定時間、地點提供特定資訊的服務,而且可以略過Web的層層迷「網」。目前已有公司提供這類服務,例如紐約行動上網服務公司Vindigo,就是為想上館子的人將附近餐廳的資訊傳至掌上型電腦。另外,位在尚‧馬提歐(San Mateo)的AvantGo公司,還會提醒業務員,貨已經在今天送到客戶手上,「當PC無以為繼時,行動裝置就越俎代庖,」AvantGo執行長理察‧歐文(Richard Owen)說。

**P2P傳輸盛行

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既使在PC派得上用場的時候,Web也不一定得現身。君不見數百萬的Napster信徒:這種音樂共享服務利用P2P(peer-to-peer,點對點)技術,繞過儲存網頁的伺服器,讓使用者直接到其他人的PC裡選歌、再透過網路下載。雖然目前Napster能否打贏和唱片工業的官司還在未定之天,不過已經有部份P2P創業公司宣稱他們開始有進帳,而且不久就能開始獲利,至少創辦人這麼希望。
極力推廣P2P的不只創業公司;像英特爾就投資了一家叫Groove Network的網路黑馬:它的軟體可讓公司內的PC不論在哪裡,都能過網路分享各種數位資訊。另外,昇陽在3月併購的創業公司InfraSearch,也是發展P2P搜尋引擎的公司。
P2P技術還有一個用途:將PC串連成一部大型虛擬機器,就能解決各種疑難雜症。紐約DataSynapse和德州奧斯汀United Device等公司,也開始串連PC使用者,集結他們的運算能力推銷給企業用戶。「我對這項科技未來在商業上的應用非常樂觀,」DataSynapse執行長李(Peter Lee)如是說。

**驚心動魄的雲霄飛車之旅

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有了這麼強的運算能力,我們還需要人類嗎?許多企業的電腦溝通,正逐漸擺脫人為介入。最早的例子就是eBay投標代理主機(proxy-bidding)系統:使用者只要鍵入最高價,該拍賣網站就會自動以預設的加碼金額幫他們競標。這種M2M(machine-to-machine)電子商務最大的客戶群,是希望將後勤交易自動化的公司。有了M2M,企業可以在庫存快清空前,透過電腦向供應商訂貨,萬一機械故障,也可以由電腦安排維修。入口網站Excite@Home創始人之一的克羅斯(Joe Kraus)就認為,「M2M的互動將使得人類互動相形見絀。」
說到人類互動形式,目前最in的就屬IM了,目前就有美國線上時代華納、和雅虎等數十家公司,提供1億以上人口免費的即時傳訊服務。現在他們甚至還把IM推銷到互動電視或行動電話等服務上。不過美國線上也承認,要靠這項服務賺錢並不容易。「它的營運模式還不知道在哪兒呢!」美國線上互動資產(Interactive Properties)總裁丹尼斯(Donn Danis)說。
Web曾引爆了網際網路的革命與創新,也一手催生了新經濟時代的來臨。接下來,我們將首度有幸一窺下個網路時代的樣貌:在這個高運算的世界中,人類的溝通將比以往更有效率。
但請注意:它仍可能重演上個網路時代有如雲霄飛車般的大起大落。不過 ,有了這幾年的經驗,希望這趟飛車我們不用再坐得冷汗直冒。

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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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