Speak App抓住「英文口說」痛點! 用AI讓你不尷尬練習,估值破百億元
Speak App抓住「英文口說」痛點! 用AI讓你不尷尬練習,估值破百億元

2024年6月,AI語言家教Speak宣布完成2,000萬美元的募資,估值達到5億美元(約為新台幣157億元)。

這家崛起的語言學習新星,希望透過AI解決學習者的「英語口說難題」。不過,時間再更早之前,當多數人對於AI的理解還停留在科幻電影時,Speak的兩位創辦人Connor Zwick和Andrew Hsu已經嗅到AI即將引爆的革命性浪潮。為了更深入了解AI技術,他們甚至會偷偷溜進史丹佛大學的課堂中,學習、理解最頂尖的研究。

「當時只覺得這東西很酷,想用AI來打造一些有趣的東西。」Connor Zwick說,打造AI就像是創造智慧,而這也是人類之所以能與眾不同的原因。

他們決定把這個智慧,與語言學習結合。讓Speak在短短幾年内就從默默無聞的新創公司,變成在全球40個國家擁有超過1,000萬名使用者的準獨角獸。

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Speak兩位創辦人。左為共同創辦人暨執行長Connor Zwick,右為共同創辦人暨技術長Andrew Hsu。
圖/ speak

專注「口說」:Speak的AI語言學習優勢

傳統學習英文的方式,往往停留在背誦單字、文法,卻忽略了「開口說」的重要性,導致許多人學了多年英文,卻還是無法與他人進行日常對話。特別對於台灣的學生來說,口說一直是心中最痛的一塊。

不同於傳統的學習方式,AI語言學習軟體Speak,透過模擬真實情境的對話練習,讓使用者在無壓力的沉浸體驗中學習口說。打開Speak的App後,就可以直接與AI進行口說對話,當發音不標準或文法錯誤時,Speak也會給予即時糾正,提供英文母語者的用法,並透過重複練習幫助使用者有效學習。

這樣的產品策略,也讓Speak在市場上取得了亮眼的成績。Speak在2019年進軍韓國、在今年6月進入台灣,其使用者人數在過去5年更是每年都翻倍成長,展現驚人的發展速度。

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Speak在今年6月進軍華語市場,並已推出了英語課程,打造專屬且在地化的真人教學內容以及 AI 對話主題,盼滿足台灣市場使用者不斷成長的英語學習需求
圖/ Speak

這樣的成功,或許得益於Connor Zwick豐富的創業經驗。

這不是Connor Zwick第一次創業。早在2010年,他就創立線上學習平台Flashcards+,並成功被大型教育公司Chegg收購。有了第一次的成功,讓他更有餘裕把Speak打磨的更加銳利、更好地切入市場。

在發展初期,Speak並沒有急著擴張團隊,「因為我知道要打造一個同時滿足市場需求和使用者喜愛的產品有多困難。」Connor Zwick坦言,這需要很多時間,但也唯有如此,才能真正解決使用者的痛點。

他認為,「開口說」是學好英文的關鍵,Speak就是為了解決這個痛點而誕生。

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Speak共同創辦人暨執行長Connor Zwick
圖/ Speak

Speak分析了超過10種不同母語使用者的發音習慣,並將AI模型應用於不同的使用情境。讓使用者就算發音沒有這麽標準,也能順利地與AI對話,甚至在第一週就敢開口說超過1,000個英文句子。

Connor Zwick將Speak的創業旅程比喻為爬樓梯,過程中的每一階都代表著一項新的技術突破,而更準確的語言模型將會是Speak下個目標,「我們最終希望能打造一個讓學習者感到舒適、自在的練習環境,就像身邊隨時都有一位真人家教。」

Speak的競爭策略:在巨頭環伺的市場中,靠專業化找到自己的優勢

不過,語言學習是競爭激烈的戰場。ChatGPT的出現,讓更多人可以藉著大型語言模型的技術,快速推出語言學習的服務。甚至就連ChatGPT本身,也有語音對話的版本。

Speak該如何應戰?

「我們很幸運,能生活在一個有OpenAI的世界裡,大公司公開技術並不常見。」Connor Zwick將ChatGPT的出現視為機會,「就像大家使用Google搜尋資訊一樣,雖然有些人也會用ChatGPT來練習英文,但Speak能為那些每天願意花1小時以上練習口說的使用者,提供更專業、更有效的學習方式。」

Connor Zwick強調,Speak的優勢在於「專業化」和「速度」。而透過與OpenAI的合作(OpenAI新創基金為Speak的投資人之一),Speak能提前接觸新技術,並利用更輕量的AI模型和分眾化的資料庫,快速更新產品,打造更精準、更有效的「口說」訓練模式。

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Speak的目標並非取代ChatGPT等工具,對那些每天願意花1小時投入時間的人來說,他們需要量身打造的專業課程、發音回饋系統跟更系統化的訓練。
圖/ speak

然而,除了ChatGPT以外,Speak在AI語言學習賽道上,還有一位更強勁的對手:擁有超過8億下載量、每月活躍用戶數突破1億的語言學習App霸主——Duolingo。

近期,Duolingo也開始強化AI口說練習功能,並在Duocon 2024大會上發布了「跟AI視訊練習口說」的功能。透過與AI角色視訊通話,使用者可以在無壓力的環境下練習英文口說。

儘管Duolingo開始導入AI口說練習功能,且強調輕鬆的使用情境。但2家公司的產品定位和技術方向仍然不同。Duolingo主打「只要AI能懂就好」,更注重的是降低學習門檻,讓使用者可以更輕鬆地開始學習;而Speak則更強調AI的專業性和精準度,目標是打造出如同真人教師般的學習體驗。

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Speak團隊
圖/ Speak

「Duolingo是行動時代的產物,而Speak是AI時代的產物。」Connor Zwick分析,Duolingo更像是一款遊戲化的語言學習App,目標是吸引更多人開始學習語言,而Speak則以AI為核心,專注於幫助那些想要精進口說能力的使用者。

要打造一個成功的產品並不容易,Connor Zwick也以過來人的身份,提醒所有創業家:「如果你沒有找到產品市場契合度(PMF),你的創業之路終將走向失敗。」

同時,他也強調持續和使用者溝通的重要性,「創業的道路充滿挑戰,唯有對你所做的事情懷抱著強烈的熱情和堅定的信念,才能克服重重阻礙,最終取得成功。」未來,AI口說領域的決勝點,或許不在於技術的領先程度,而在於是否能針對不同使用情境、學習痛點,真正理解使用者的需求,並提供有效的學習方法。

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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