多虧iPlayer BBC多媒體平台執行長特洛伊談策略
多虧iPlayer BBC多媒體平台執行長特洛伊談策略
2008.02.01 | 科技

英國廣播公司BBC是個傳統老牌的媒體集團,旗下不只有電視頻道、廣播頻道,還有台灣人較少聽聞的五十多種雜誌。當網路成為新世代最具潛力的大眾媒體時,二○○七年九月,BBC多媒體平台執行長特洛伊(Troy)帶領整個團隊,擬定了新的跨媒體策略,推出iPlayer多媒體平台。「我們的網路平台策略就是發現、玩樂、分享,」特洛伊指出,「發現」指的其實是「找尋」,是指讓使用者方便搜尋、連結的網路環境,而且不管是在何處或是何時,都可以享受他們提供的服務;「玩樂」指的是參與,希望大家可以透過不限次數的重複觀看、更深入的內容探索,進而提供趣味;「分享」則是希望使用者可以透過主動參與、辯論、評分,與他人有更多的互動,並開放所有的內容讓使用者創造,讓使用者從讀者變成一個創造者、製作人,創造出自己希望的內容。

早在iPlayer上線之前,BBC自二○○七年三月就開始在YouTube網站架設品牌頻道,吸引了近八百萬人前去觀看。「我們希望iPlayer未來每個月都能有兩百萬的點閱量,並擴大點閱族群到英國以外,」特洛伊表示,在YouTube架頻道的經驗,讓BBC發現「短片」確實能帶來好處,所以iPlayer多媒體平台也會有此功能,而且將可在手機、電視上觀看。以下是特洛伊接受《數位時代》專訪,談論BBC網站策略。

Q  就你的經驗,傳統媒體如何在數位世代生存?

  首先一定要了解你的觀眾,這是金科玉律,知道他們在哪裡、需要什麼,學習他們要的東西,他們就是你最好的盟友。

和傳統媒體一樣,觀眾也需做出區隔,才能創造出觀眾對品牌的忠誠度,而且也需要區隔出核心觀眾與其他較疏離的觀眾。就BBC的經驗來說,我們會做一些調查、讀者會,來了解觀眾深層的想法。

第二,現在的觀眾是倍數成長的!因為媒體之間的界限已經模糊,各種觀眾有著匯流整合的趨勢,所以我們需提供更多跨媒體、無縫式的內容;第三,是與大企業的結合,我們必須要去選擇夥伴關係,將最重要的觀眾影響力最大化;第四,雖然我們重視科技技術,但科技並不是我們的答案,例如亞馬遜書店說:「如果你喜歡,那就試試看吧!」證明我們必須了解到人性,並且預測他們的喜好。最後一項是創新,這應該是整個機構一起在做,不是單一部門。值得注意的是,雖然新的事物很棒,但我們還是要時時釐清什麼是創新,還是只是在重複原本的想法而已。

Q  網路不同於傳統媒體,它沒有時間長短、版面大小的限制,但太多就代表沒有選擇,BBC網站是如何選擇哪些內容刊登的呢?

  經營上選擇是很大一部分,我們都受害於選擇太多。不論是現在和未來,最成功的服務,是能更簡單地連接最終使用者和內容,可是這是個大挑戰,我們需要把體驗個人化,可是個人化服務還有相當長的一條路要走。對我來說,個人化只有在達成九九%以上的時候才算好的,在此之前,它都不是最享受的一種經驗。
在內容選擇上,未來趨勢將是人工輔助的,科技雖然好,可是沒辦法完全取代人。「iPlayer」這個BBC分頁已在二○○七年十一月推出,原則上會把BBC強大的電視和廣播結合在一個平台,我們所提供的是整理和發現,而人工輔助搜尋則用於結合不同的搜尋方式。傳統媒體人的工作之一就是決定段落和廣告,在iPlayer平台上則需要他們了解觀眾的需要和關注點。

Q  BBC接下來的策略與走向,你還有哪些想法,

  首先是讓我們的內容變得更加容易取得,不管在哪種平台上。因為我們已經收取了服務費,所以我們希望使用者能更方便地使用,而不需要多次付費(編按:目前英國境內觀看內容免費,境外則需付費)。再來則是體驗的重要性,我們不希望有不好的廣告在我們的內容旁,我們希望能和其他業者合作,創造更新更棒的服務。 

傳統媒體要在數位世代生存,
先了解觀眾,其次提供更多跨媒體內容,
最後是創新,而非一再重複。
 

 

特洛依(Troy) 
曾任記者、編輯、電視與廣播電台節目製作人,7年前開始推動數位服務革新。現職為BBC多媒體平台執行長,負責指導編輯新上線的BBC iPlayer頻道。 

**iPlayer  **
網址:www.BBC.co.uk/iplayer
內容:利用串流或下載方式,提供網友觀看BBC集團內容精選,包括電視、廣播等聲音影像。 

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓