奇摩站下一個china.com?
奇摩站下一個china.com?
1999.08.01 | 科技

七月十三日,中國第一個網際網路公司中華網(china.com)成功地在美國那斯達克(Nasdaq)上市,一夜之間股價由掛牌的20美元漲至67美元,足足上揚了235%,美國網路股傳奇第一次在東方上演,就造就了一批全新的億萬富豪。
china.com的首度出擊,只是中國網路熱的第一個浪頭而已,攤開李曼兄弟(Lehman Brothers)、美林證券(Merrill Lynch)、摩根史坦利添惠(Morgan Stanley Dean Witter & Co.)等投資銀行的長串承銷名單,起碼還有50家以上的中文網站,排著長龍準備踏上舖滿金磚的Nasdaq紅地毯。

**兩岸三地網路公司的破天荒結合

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誰是下一個china.com?
相信所有人都不會反對,七月十二日宣布兩岸三地策略聯盟的台灣奇摩站(Kimo)、香港網上行(Netvigator)、以及中國的網易(Netease)是最有希望的夢幻組合,他們有china.com成功上市的同樣戲碼──多家經營有成網路公司的破天荒結合──奇摩與網上行分別是台灣及香港最大的入口網站(Portal),每天總瀏覽人數(Page viewer)分別達到700萬與300萬人次,而網易是中國第一大的虛擬社群網站,一天也有200萬的瀏覽人次。
他們有比china.com更吸引人的經營模式,當china.com仍只有稀薄流量與少許內容時,他們已在三地的網路市場發展出高度互動、具經濟規模流量的各種服務,如果說Internet是一項以「燒錢」預約「賺大錢」的事業,這個組合被認為是可以在短時間脫離虧損隊伍的網際網路事業。而打造「華網聯盟」這個夢幻組合,居間穿針引線的就是台灣奇摩的負責人──精誠資訊總經理盧大為。

**11年前的一個決定

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3年前才創辦,一年後就準備上市,今天全台灣每天有700萬人次,到奇摩看氣象、股市、搜尋資料及聊天,這一切都來自於盧大為11年前的一個決定。
一九八八年六月六日,二次大戰的諾曼地登陸紀念日,廿三歲的盧大為進入精業公司出任程式設計師,大學讀東海化學系的他,為一心朝資訊業發展的志向邁出了第一步。在精業近9年,他當過軟體設計師,也做行銷,直到接觸了Internet,讓他拐進了另一條十字路。
辦公桌後方擺著一張與網頁瀏覽器領航員(Netscape Navigator)發明人Marc Andreessen合照的盧大為,在網景(Netscape)一問世後,就急著躍入Internet大浪。兩年多前,當美國網路股紛紛上市,精業打算開辦一家「輕薄短小」的網際網路相關公司,卅二歲的盧大為理所當然被選定為精誠資訊的總經理,統籌這個只有十幾個人,左眼看軟體代理,右眼看網路起家的公司。
勢不可擋的Internet帶來了人潮和錢潮,建置網站似乎變成必須和必然要走的一條路,精誠自然也不會置身事外,在公司設立後的第七個月,也就是一九九七年的八月五日,盧大為催生了奇摩站──台灣第一個商業化的搜索引擎。

**用事件行銷的方式打開知名度

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井然有序的佈建攻堅計畫,加上神奇般精準的策略與戰術,使奇摩在短時間內就追上了搜索引擎的老大哥「蕃薯藤」,及最早投身新聞入口網站的「中時電子報」。為了敲開台灣的網路市場大門,奇摩在成立初期曾舉辦網路登錄大賽,用事件(Event)行銷的方式打開知名度,也讓奇摩所登錄的網站數迅速地增加,在月底時就達到5萬人的首頁到訪人次。
而為使網站名稱本土化又好記,新奇(What's new)、摩登(What's cool)兩個名詞構成的奇摩站,發音聽來像是日語加台語的「心情讚」。營運近一年後,去年七月,奇摩喊出「上網第一站」的口號,同時推出聊天室、新聞及健康三項服務,可說是定位上的一大提升。
今年度,奇摩站再提出「網路生活,盡在奇摩」,預計在第三季提供社群及免費電子郵件服務。
每一階段的定位,都為奇摩帶來了新人潮,今年六月資策會市場情報中心(MIC)的統計資料中,奇摩已經在今年一月到三月網友最常使用及曾使用過的網站中名列第一。
對於奇摩站的經營,盧大為有著與眾不同的固執。儘管奇摩目前主要內容參考美國雅虎(Yahoo!)及美國線上(America Online),但在建置時,他覺得雅虎的分類太過繁複,而蕃薯藤又偏向學術用途,因此他採直覺及多軌式的邏輯,來設計搜尋分類系統。

**建站過程特別強調「穩定度」

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舉例來說,《中國時報》在傳統搜尋引擎中,只會被放在「新聞」的欄目下,但在奇摩站中,它可能會同時被歸納在網路和新聞媒體兩個類別中,因為《中國時報》除了有平面出版物如報紙外,也有電子報。「寫軟體的人,總會先設想使用者會怎麼去用這個程式,網站也是一樣。」
他說。
也因為軟體工作者對使用者的感受特別敏銳,盧大為在設置奇摩時,分外強調「穩定度」。他堅持採用軟體巨人Net Gravity的網路管理軟體及甲骨文(Oracle)的資料庫,甚至將來推出免費電子郵件時,也會使用與Excite相同的技術。「別人花大錢在行銷上面,我們則是花最多錢在技術上,」盧大為說:「我們寫軟體比不過矽谷,為什麼不就買矽谷的高科技?」
奇摩的品牌從無到有,盧大為備感辛苦,也坦承這是經營最困難的一部分。虛擬世界的奇摩站不像PC Home或中時電子報,先建立起實體世界的品牌,才著手網路事業,因此儘管流量第一,廣告量上卻仍落後。

**跨出揮軍華文市場的第一步

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至於未來的發展方向,盧大為認為人潮仍是經營網站最重要的條件,首要目標放在提高市場占有率上,期望能從34%提升到50%。「Portal就像是忠孝東路一樣,或可說是資產股,可以出租地皮給其他業者。」盧大為對入口網站有自己的看法及獨到的經營模式,他表示奇摩不會從事自製內容,而是傾向以策略聯盟的方式尋求合作夥伴。譬如這次的「華網聯盟」,就是奇摩藉由策略聯盟,進行媒體調查、行銷及內容交換,跨出揮軍華文市場的第一步。
回憶考上大學,捧著母親送他的第一部Apple II相容個人電腦「Orange II」登上大度山,到精業的程式設計師,再到今日的奇摩站總經理,盧大為自承對網路事業看得愈來愈清楚,相較於創辦奇摩「摸著石頭過河」的惶恐焦慮,他現在已經可以將計畫的長度,由一個月拉長到半年,甚至於9個月後。而在盧大為的構想中,去年營收超過2100多萬元的奇摩,準備於後年申請上市,奇摩能否寫下台灣網路股的新頁?且讓我們拭目以待。

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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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