走出工廠-成長中的亞洲科技業者
走出工廠-成長中的亞洲科技業者
2011.11.15 | 科技

亞洲科技業景況開始出現版圖移動。亞洲科技業者再也不滿足於「閉門造電腦」,他們亟於打破既有的代工秩序,積極創新並設計產品。

過去,美國科技大廠如蘋果、Google、微軟、facebook等,總是驅動著個人電腦運算與智慧型移動終端的脈動,在這些大廠背後有無數名聲暢旺的亞洲業者提供成本低廉的代工,但是這些秩序正在鬆動,亞洲代工業者希望走到幕前,站在研發創新的最前線,以自家生產的關鍵零組件來設計並建構產品-從晶片到螢幕,可以全盤掌握。

這把火同時延燒到向來給人擅長組裝與大量生產科技產品的中國大陸,現在中國大陸也出現了電信與網路通訊設備的利基型供應商,帶領電信與網通產業向前衝。日本與印度則是專注於消費型電子產品中所搭載的軟體平台或娛樂資訊內容,從歐美內容業者手中搶下大部分的當地市占率;韓國最大的網路服務公司NHN集團也成為當地主要的搜尋引擎商,約有六成的市占。

這些變化都在上個月於香港舉行的All Things Digital論壇中成為討論焦點。事實上,這是美國科技網站AllThingsD第一次移師北美以外的國家舉行論壇。在論壇開場的演講中,Google行動通訊資深副總Andy Rubin除了展示最新的智慧型手機操作平台外,也指出南韓的三星能帶出「亞洲工藝」,有助於屬於美國陣營的Android也可以發揮「地方智慧」的綜效,三星Android手機也是全球Android手機的銷量冠軍。

即便全球科技業有同等的發展機會,但不爭的事實是:亞洲國家的技術演進與創新程度卻遠遠落後其他國家。究其原因,不外乎基礎建設不足、法規不盡人情、政治環境動盪所造成。菲律賓與印尼不論有線或無線的網路基礎建設都不足,而中國大陸的媒體內容產業發展受到官方管制言論自由的限制。

隨著政經環境改善,教育水準提高,亞洲國家反而發掘了開創科技新產業的優勢-較低的創業成本。創業,只須要一台電腦與網路連線,一切於焉展開。這個轉變讓許多亞洲科技業者開始學習他們所認識的歐美大廠,「透過微創業或優化既有商業模式做為第一步」,雅虎亞太區資深副總鄒開蓮說。阿里巴巴創辦人馬雲也說,他從不擔心亞洲科技業者缺乏創意,因為「我們應該想的該是如何讓客戶更滿意」。

來源:華爾街日報

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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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