搭OpenAI順風車!AI搜尋新創Perplexity估值飆80億美元,尋求5億美元融資的下一步是?
搭OpenAI順風車!AI搜尋新創Perplexity估值飆80億美元,尋求5億美元融資的下一步是?

根據《華爾街日報》,人工智慧搜尋引擎Perplexity正在進行新一輪融資談判,目標是以80億美元以上的估值,籌集約5億美元資金(近新台幣160億元)。

Perplexity成立僅兩年,卻已經在短時間內完成了三輪大規模的資金籌集。 據報導,其估值在2023年1月時僅為5.2億美元,到了4月已增至10億美元,而到今年夏季更是躍升30億美元。

據《華爾街日報》引述知情人士透露,Perplexity希望在新一輪融資中籌集約 5 億美元,不過資金能否到位仍將有變數。

Perplexity的籌資談判正值OpenAI甫完成一輪66億美元的資金籌集數周之後,這一輪籌資使OpenAI的估值達到1570億美元,是矽谷史上最大規模的融資之一。外媒認為,Perplexity的這一舉動似乎試圖搭上OpenAI完成66億美元高額融資的順風車。

Perplexity厲害在哪?

Perplexity的AI搜尋引擎和聊天機器人結合的模式,旨在提供一種替代Google搜尋的選擇。

與傳統搜尋引擎不同,Perplexity不僅僅列出搜尋結果的連結,而是透過類似ChatGPT的方式直接回答用戶的問題。這種創新的搜尋方式讓Perplexity每日處理的查詢量達到1500萬次,1年內的年化收入也將從今年3月的1000萬美元,飆升至5000萬美元,近新台幣16億元。(據近期銷售金額對未來12個月的收入進行推斷)。

目前,Perplexity的商業模式主要仰賴向消費者銷售「Perplexity Pro」高級訂閱服務,並計劃推出針對企業的「Enterprise Pro」版本,能夠搜尋公司內部文件、財報電話會議等內容,用來回答商業相關問題。

同時,Perplexity也宣布計劃在今年第4季將廣告整合到平台中,以進一步拓展收入來源。

遭出版社指控未經授權,Perplexity怎麼應對?

然而,Perplexity的成功並非沒有爭議。近來,該公司受到多家新聞出版商的批評,指控其在未經授權的情況下使用他們的內容來生成搜尋結果。例如,《紐約時報》最近向Perplexity發出了一封停止使用通知,要求其停止存取《紐約時報》內的新聞內容,《富比士》和《Wired》等媒體也對Perplexity提出了類似的指控。

面對這些批評,Perplexity執行長斯里尼瓦斯(Aravind Srinivas)表示,他希望能與出版商建立合作關係,而不是對立。

今年7月,Perplexity推出了一項針對出版商的收益分享計劃,目的要讓參與計劃的出版商在其內容被使用時,可獲得固定的報酬。此外,Perplexity還提供了一年的免費訂閱服務,讓出版商能夠選擇將搜尋引擎嵌入自己的網頁當中。

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資料來源:SiliconANGLEWSJTechCrunch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命
終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命

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。

數位時代
diLab 經理林蔚安與團隊歷時打磨領先業界的保險視圖,幫助保戶一次看懂保障。
圖/ 數位時代

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

國泰人壽
視覺化保障達成率,一眼了解保障缺口。
圖/ 國泰人壽
國泰人壽
提供熱門推薦與更加個人化的AI推薦,喚醒補強意識。
圖/ 國泰人壽

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。

國泰人壽
保險視圖一次呈現保戶的整體保險資產,建立更清晰的財務健康圖像。
圖/ 國泰人壽

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。

數位時代
diLab 戰情室跨商品、設計與數據協作,以使用者為中心反覆驗證,用心設計保險資訊呈現方式。
圖/ 數位時代

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!」

數位時代
專案歷時多年,團隊成功以敏捷方式快速迭代,實現保險資訊透明化。
圖/ 數位時代

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

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