股癌:趕鴨子上架的作品變成「一坨」⋯玩家最痛恨這件事!內容產業如何學會資本語言?
股癌:趕鴨子上架的作品變成「一坨」⋯玩家最痛恨這件事!內容產業如何學會資本語言?

內容產業有一個非常特殊的狀況,就是難以保證回收。雖然放諸所有產業都會有這種狀況,但從投資內容產業被許多人形容為「賭注」,就知道背後的難處。

在11月24日的亞洲新媒體高峰會中,文策院院長王敏惠、能率亞洲資本總經理游智元,以及肖楠資本/烏杉資本的董事長謝孟恭(股癌)齊聚一堂,討論的主題很單純:如何讓創意變現成為資本市場認可的價值。

文創產業的「特殊體質」

文策院院長王敏惠首先點出了台灣內容產業的結構性困境。根據文策年報數據,台灣內容產業以中小型企業居多,高達86.31%的公司資本額在新台幣500萬元以下。

「代表了大多是『專案製作』,而非公司化運營。」王敏惠指出,這種模式導致營收不穩定,缺乏財務韌性,也難以吸引大型企業或國際資本的目光。

要扭轉這個局勢,內容產業必須在3個面向升級:

營運面: IP的多元延展與資源整合。
財務面: 建立長期穩健資本與應變能力。
策略面: 跨域合作與跨國拓展。

簡單來說,投資人看的是獲利、穩定和成長;而被投資方(內容)要做的是營運、策略和財務韌性。

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傳統資本視角:不僅要有夢,更要有「Bottom Line」

「投資人是很現實的,資本市場不認同,我們(創投)就不會碰。」能率亞洲的游智元代表了傳統創投的嚴謹邏輯。如果沒有資本市場的認可,投資的公司無法上市,那創投也沒有用武之地。

他直言,台灣文創產業過去太過零碎,缺乏穩定獲利的來源。「我們曾經投資影一公司(擁有《返校》、《鬼才之道》等作品),他們也得到很多金馬獎肯定,但獲利起起伏伏,商業價值做不出來。」游智元分享了這個痛苦但寶貴的經驗。

創投的目標是對接資本市場,而資本市場看重的是「長期的獲利能力」或者至少要有「具說服力的成長期待性」。

能率亞洲現在願意給予投資標的3到5年的時間去調整體質,重點在於經營者是否意識到要把Bottom Line(損益底線)做上來。台灣文創不能只學矽谷的科技夢,或許更該參考韓國的模式,將文化產業結構化、商業化,才能真正說服投資人。

新世代遊戲創投:好玩是核心,誠信是護城河

相較於傳統資本的穩健,謝孟恭則展現了「玩家型創投」的敏捷與熱血,「我只在意一件事:好不好玩。這聽起來像廢話,但很多做遊戲的人真的忘記了。」

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遊戲「紅眼露比」為肖楠資本出手的遊戲團隊所打造的遊戲,將於2026年正式上線。
圖/ Steam/紅眼露比

謝孟恭認為,在這個時代,Steam這樣的全球遊戲平台讓小型團隊有了巨大的機會。 他專注於投資具有「敏捷性」的小型團隊,哪怕聽起來像是燒錢般的「飛蛾撲火」,只要遊戲本質好玩,就有機會透過社群病毒式傳播(如發序號給Twitch上的小實況主、短影音)獲得巨大成功。

對於資本與創作的矛盾,謝孟恭認為,有期限的創投和投資,會不小心扼殺掉好作品:「為了時間而趕鴨子上架,出來的東西就是一坨(糟糕的成品)。身為玩家,我很痛恨這件事。」

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他願意「扛下最大的風險」,給予創作者時間去打磨作品,甚至延後上市。因為在社群時代,IP的核心就是「信賴感」與「誠信」,「任天堂不會端出一坨來,這就是信任。」謝孟恭說。

一旦為了短期獲利犧牲品質,玩家的信任崩塌,IP就死了;反之,如果能誠懇面對社群,細水長流,玩家會成為最強大的後盾,謝孟恭舉例:「只要你出狀況,玩家還願意挺你,那你就無敵了。」至於賺錢與否,由於肖楠/烏杉的目標是投遍所有台灣有意在Steam發布遊戲的團隊,「我們也不是要做慈善回饋社會?會是放長線釣大魚。」

從單打獨鬥的專案製作,到具備財務韌性的企業體;從單純的「好玩」到建立長遠的「IP誠信」。台灣內容產業正在學習一邊說著打動人心的故事、一邊說著資本市場聽得懂的獲利語言,才是長久走下去的關鍵。

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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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