土地銀行召開行務會議 達成99年度營運方針共識
土地銀行召開行務會議 達成99年度營運方針共識

土地銀行於2月26、27日召集總行各單位主管及海內、外分行經理近二百人,舉行99年度全行行務會議,由總經理蘇樂明主持,董事長王耀興列席指導,旨在檢討過去、策勵未來,希望藉由會中之充分研討及溝通,達成99年度的營運方針及業務推展目標之共識。

本次會議該行並邀請財政部長李述德於27日蒞臨指導,李部長勉勵土銀加強人員素質、業務品質與機關氣質的提升,繼續朝更優質之銀行目標邁進。

由於土地銀行98年之存款、自有資金放款、外匯等業務均達成預定目標,並較97年度成長,主辦聯貸業務於同業中排名第一,名列亞太地區前10大,在土建融、房貸、都市更新、不動產信託及證券化等業務方面亦領先同業。各項財務指標(KPI)優於97年度,其中:每股稅前純益(EPS)由3.02元增至3.25元,資本適足率(BIS)10.52%,居本國銀行平均水準之上,逾放比率由1%降至0.79%,呆帳覆蓋率由99.18%提高至138.04%,整體績效表現亮麗,王耀興與蘇樂明特別向全體員工表示肯定與感謝。

王耀興提醒與會經理人,在積極拓展業務之同時,要落實風險管理,並以最近國產局標售建國南路土地價格過高為例,提醒經理人在房地產市場價格狂飆之現象下居高思危、審慎放貸。而隨著該行資本額之增加,全體同仁要加倍努力,掌握方向,搶得業務之機先。在人才之培訓與晉用方向,則秉持公開、透明、公平之原則,以提升行員之核心價值。

    蘇樂明則期勉大家除了持續推動業務,創造更亮麗的佳績外,並做好「目標管理」、「人員激勵」、「專業分工」、「強化資訊」等,打造優質的工作環境,提供優質的金融服務。

    本次會議達成該行99年度營運方針之共識為:

一、配合金融政策,持續擴大經營範疇,發展多核心利基業務,提升不動產一條龍品牌價值。

二、加強本行國際化發展策略,積極參與國際金融業務。

三、結合資訊科技(IT)進行內部流程改造,強化資產品質,提升經營效能。

四、加速專業人才及行員行銷能力培訓,強化外勤活動,建立顧客導向之行銷文化。

五、推動企業化經營,健全經營體質,充實資本結構,擴大經營版圖,提升經營效能。

    最後,為響應行政院「節能減碳-對抗全球暖化」政策,蘇樂明呼籲全行同仁從辦公廳及家庭生活做起,養成節能減碳的之良好生活習慣,以對抗全球暖化,善盡企業之社會責任,為減緩溫室效應所帶來的傷害盡一份心力。會議於27日中午圓滿結束。

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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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