桃太郎吹奏網路下單曲
桃太郎吹奏網路下單曲
2000.06.01 |

去年底,台灣第一家不帶水泥味的「純」網路券商,創新證券開張;營運近半年,氣勢不敵市場上從傳統實體券商變身,帶著濃濃水泥味的「水泥網路券商」(click-and-mortar);大家期待中的台灣ETrade,本該大展身手,卻似乎教大家有些失望。
台灣E
Trade不成,日本證券市場上,由美國ETrade和軟體銀行(Softbank)共同成立的ETrade Japan,也是一路戰來,辛苦戰兢。在日本,第一回合激戰的結果,傳統券商仍佔了上風,第一、第二名寶座仍被傳統券商野村證券與大和證券搶去,E*Trade Japan排了第三名,而且用戶數不到對方的三分之二。
從第一回合戰局看來,日本線上下單市場發起階段的戰績,水泥網路券商是後發先至;對純網路券商而言,這是一場該如何前進下一步的突圍戰役!
日本的網路下單風潮,幾乎和台灣同時發生。去年十月,隨著日本政府解除股票交易手續費的固定費率規定後,不僅市場上的第一、第二大傳統券商,野村證券與大和證券開始積極投入線上交易,許多純正網路血統的網路券商,更是趁此搬出價格戰絕招(甚至是某一段時間內的免手續費交易),試圖在線上下單的股票交易市場打下江山。

**折扣戰:策略大忌

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股票交易的手續費折扣,刺激起整個線上下單市場。由於法律開放,各家業者集體降價,日本的網路下單人口,從去年九月約十九萬,到今年四月,已經成長到超過六十萬,尤其去年十月,一個月內就增加了十萬人。目前同時位居實體市場及線上下單最大券商的野村證券,從去年十月到今年一月底就增加了超過六萬會員,使其所擁有的線上用戶數量達到十三萬,大約是野村證券所有開戶數的10%。
要在日本的網路券商市場佔有一席之地,衝刺用戶數,是第一道關卡。野村總研(Nomura Research Institute)以美國五千萬證券交易戶中,有一千萬線上下單人口的比例推估,日本八百萬的交易戶,潛在市場規模是一百六十萬(全部交易戶的20%);以市場上超過三十家網路券商的競爭狀態計算,要想立足,至少得有十萬以上的會員。
手續費折扣可以刺激市場,卻不一定是網路券商的決勝關鍵。一筆一百萬日幣的交易,ETrade Japan收費二千日元,野村的網路下單收費卻是九千二百元;然而ETrade目前八萬名的用戶數仍遙遙落後野村。而即使同樣是純網路券商的Monex,手續費甚至更便宜,只要一千日幣,但目前的登記會員數六萬人,落後於E*Trade Japan。野村證券的市場研究指出:「不到1%的線上下單用戶,是以價格作為選擇券商的主要考量。」

**如何降低成本同時提升品質?

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提供投資相關諮詢服務,是券商滿足客戶需求的不二法門。以野村與大和兩家日本老證券的手續費折扣政策為例,減少的23%到25%其實是透過網路下單所節省下的營運成本;亞洲華爾街日報分析,真正吸引顧客上門的原因,還是這兩家老字號傳統券商,提供給會員的研究報告及投資顧問服務,這是純網路券商難以相敵之處;尤其,「日本很缺乏券商以外的獨立金融資訊諮詢管道。」
野村證券甚至在網路上提供類似「大富翁」遊戲的虛擬股票交易機制,讓更多人願意嘗試用網路下單。每位登記者擁有一百萬日幣的虛擬資金可以在網路上進行交易,目前參與遊戲的人數將近八萬人,而這些登記者顯然會是未來的潛在線上下單客戶。Monex社長松本大曾表示:「線上下單最大的潛在市場,是那些既不投資股票又沒上網的人。」
在傳統大券商的「服務」與純網路券商的「折扣」夾擊下,真正受害最深的還是中型傳統券商。由於產品及服務無法和大型傳統券商比擬,手續費價格又有像ETrade Japan純網路券商虎視眈眈;無法轉型網路的中型券商客戶,成了純網路券商會員的主要來源。ETrade Japan的客戶群中,大部分都是來自之前併購的一家中型傳統券商。

**全方位業務發展計畫

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網路券商為招攬會員所投注的大筆行銷花費,是難以回收的成本。美國ETrade今年的行銷預算為三億美金,其過去獲得一位客戶的平均成本是二百美元,另一家DLJdirect的成本更高達七百美元。(去年四月,DLJdirect和日本住友銀行合作成立日本DLJdirect網路券商,目前是日本僅次於ETrade Japan、Monex的第三大純網路券商。)
根據野村總研報告計算,在日本,取得一個線上會員平均四萬日幣的成本,相當是ETrade Japan一個會員交易一百次,公司獲利的80%。高成本行銷費用,成為網路券商的主要經營挑戰,尤其是對沒有其他金融業務的純網路券商。開發線上下單以外業務,是純網路券商當務之急。因為單純經營網路下單的利潤微薄,而且經濟規模建立成本高昂,ETrade Japan除了經營線上下單,公司新上市的股票承銷成為ETrade Japan的另一項主要業務,社長井土太良說明:「承銷業務是我們現在就能有獲利出現的重要原因;」他同時也強調:「這是ETrade Japan不同於其他純網路券商的主要差別。」今年初,獲得索羅斯投資基金(Soros Investment Fund)挹注的Monex,也將利用擴增後的資金開展股票上市承銷業務。

**所有的企業都將是網路企業

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「我們不是網路公司,而是利用網路做生意的券商。」ETrade Japan成立前,原本服務於野村證券的井土太良點出公司未來的發展方向。除了上市承銷,ETrade Japan也將推出更多基金、債券等金融商品,配合會員資料庫分析和網路一對一行銷模式,供會員作線上交易。
第一回合交手中,傳統券商並沒有因為使用網路下單而打擊到原本的營業員,因為傳統券商將交易量小的客戶引導到線上下單,反而讓營業員有更多心力照顧大戶,提供更個人化的投資顧問服務。但當網路券商不再自我侷限,只是幫客戶用網路買賣股票,也能提供更多元化的金融產品,和透過資料庫行銷的貼心投資訊息,實體券商將真正感受威脅。
當網路券商的業務內容更為「充實」,傳統券商的手續費折扣,勢必得作另一次讓步;而真正券商對券商,而非券商對網路的第二回合大戰,將會開始!

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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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