《第二人生》的成功讓未來世界更具體
《第二人生》的成功讓未來世界更具體
2007.09.01 |

一直想寫篇關於《第二人生》(Second Life)這個線上世界的文章,但隱約覺得它不過就是個只有科技迷會去碰的3D多人連線網路遊戲,因此遲遲未曾下筆。但最近發生兩件事,讓我對這個註冊人口已高達九百萬名的虛擬世界,產生了超出以往的好奇。

第一件事是,在史丹佛大學的一個研討會上,昇陽電腦(Sun Microsystem)的遊戲部門主管梅林席諾(Chris Mellissinos)提到他最近在《第二人生》辦了場記者會,接受路透社駐線上世界特派員訪問。另外一件事,則是第一屆的「虛擬貨品高峰會」(Virtual Good Summit),在美國史丹佛大學召開,從創投業、遊戲公司到網路業者都派人參加。包括《第二人生》的母公司Linden Research Inc在虛擬世界中所發行的虛擬貨幣林登幣(Linden Dollar)、大陸騰訊所發行的Q幣,以及這些虛擬貨幣跟實體經濟間的關係,甚至使用者在《第二人生》上創業的行為,都是討論話題。

其實我早在二○○四年就有帳號,當初的感想是:這個網站缺乏黏性,跟一般練功、升級、買寶物、結盟、打怪的多人連線遊戲不同。這裡沒有所謂的過關,也沒有明顯的遊戲目標,所以大部份的人註冊完進來晃一晃就走了。雖然3D效果很好,讓使用者任意打造虛擬人物(Avatar)和各式物品的技術也很酷,但總覺得難營造出線上社群的氛圍,畢竟同時上線的人數太少了,缺乏產生互動的基礎。

曾擔任大公司Realworks技術長一職,以打造《Meta-verse》(仿宇宙,暫譯)為童年夢想的創辦人羅斯戴爾(Philip Rosedale),在二○○三年也被迫裁員,並向矽谷一帶,包括Lotus創辦人卡伯(Mitch Kapor)、eBay創辦人歐米迪亞(Pierre Omidyar)的創投公司及天使投資人,募集下一輪資金。「當時大概所有人都覺得我們大概玩完了。」羅斯戴爾在接受《紐約時報》(The New York Times)訪問時如此表示。

情勢在這兩年有劇烈轉變,註冊人數在二○○五年底才挑戰十萬大關的《第二人生》,在二○○六年一年,就成長了二十倍以上,跨過兩百萬人次,平均每兩個月成長一倍左右。截至今日,這個網路上的虛擬世界,大概有四百萬左右的人口。

驅使人們加入會員的原因,除了因網路業在二○○六年回溫,以及部落格等網路媒體所帶來的推波助瀾之外,最大的誘因是《第二人生》創造了一個貨幣系統,讓使用者在線上從事交易行為,這種虛擬貨幣除了可以在網路上使用之外,在二○○五年的十月,林登幣交易市場(Lindex Currency Exchange)開張後,更提供了使用者輕易將虛擬貨幣轉換成美元的機制,目前匯率約在二百七十林登幣兌換一美元左右。現實世界中也有價值的虛擬貨幣,為願意在虛擬世界裡製造產品或服務的人們,提供了經濟誘因。

你可以利用想像力在這個平台從事各式活動,從服飾、家具、房屋、交通工具,到線上導遊、房地產仲介,只要不涉及賭博都可以。如果你喜歡用錢擺平一切,在這裡還是可以這樣做,遊艇、飛機、城堡都買得到。每天大約有價值一百多萬美元的商業行為,在這個任何時刻都有上萬人上線、面積約有五個紐約曼哈頓島大的虛擬世界發生。

這個網路時代的新現象也引起產官學界的關注:經濟學家、社會學家發表學術論文,美國國稅局(Internal Revenue Service, IRS)及美國國會聯合經濟委員會(Joint Economic Committee)更召開會議討論是否該針對《第二人生》裡所發生的交易進行課稅。北歐的瑞典甚至在《第二人生》裡頭開設大使館,並評估從虛擬世界承辦簽證業務的可行性。「我們不知道五年或十年後會演變成怎樣,但是我們相信這樣的一個新社交媒介,有助於新對話的開啟以及訊息的傳播,」瑞典外交官員偉伯格(Olle Wstberg)如此表示。

麻省理工學院的科技評論(MIT Technology Review)臆測,在《第二人生》開放出原始碼後,也許會有人將Google Earth與《第二人生》結合,在網路上打造出一個跟地球一模一樣的世界(Second Earth)。聽起來像是科幻小說?但是仔細想想,要是幾十年前有人跟你說可以透過電話線跟電腦看紅葉少棒隊,或是可以在火車上用筆電加3G網卡,跟女朋友傳MSN,你一定說他瘋了吧?要不要上《第二人生》看看,窺視一下未來的相貌呢? 

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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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