從Google學如何領導創新發生的四堂課
從Google學如何領導創新發生的四堂課
2012.02.06 | Google

最近行動架站平台Mobify的執行長Igor Faletski參加了Google的「Mobilizing Mobile」研討會,在一場討論如何讓一座城市的基礎建設及及社區行動化的「Go Mobile」議程中,Faletski從Google學到了如何領導創新發生的四個關鍵,這對於新創公司或者整個產業都很有效。

第一堂課:設定大架構

消費者採用行動網路的速度,正大幅超越行動網路體驗的形成。在三年內,使用行動裝置連上網路的比例會超過其他上網方式。Google已經察覺此趨勢,並且希望向更多人指出未來世界趨勢的方向。

透過向別人描繪出未來的景象,Google也同時框出未來可能的樣貌。設定大架構好像對新創公司聽起來像是個遠大的目標,但是這也是讓新創公司能夠聚焦的方式。

新創公司,本來就是在其他人可以看見前預先畫出遠大的景象。沒有遠大的景象,誰會冒著高風險加入你成為共同創辦人?誰會對你投資?誰會向你買產品、租你辦公室、聽你的提案,甚至是支持你的點子?正是這種預見的能力,才能創造市場上的新機會。

第二堂課:讓你的創新具體化

在你確立大架構後,必須展示給你的聽眾。

Google很努力的讓產品可以被使用者或開發者接受,並且也讓使用者盡量可以試用新的產品。

在GoMobile研討會中,Google為此建立了「GoMo Meter」的行動預覽工具,「讓你看見你現在的網站在智慧型手機中如何呈現,並且提供報告告訴你網站的哪些部分有用,哪些部分可以改進」。

「GoMo Meter」包含了Google的推出新產品的幾個哲學:低進入門檻、使用前不需任何投入、簡單易懂的使用介面、並且與使用者有興趣的主題緊密結合。

如何讓新創公司的創新更具體化呢?

開始找出什麼創新對你的客戶才有用,讓他們覺得這個產品是為他們所設計。同時考量你的產品要解決的是什麼人性問題,人性才是決定你產品的關鍵。Redfin的執行長Glenn Kelman曾在成功向創投募資後表示,創投只投資能夠滿足消費者七宗罪的消費公司。

最後,只給使用者最明顯易用的產品,讓使用者可以點點滑鼠或填最少資料即可完成,這些都可以讓你的產品更具體,並引起特定互動。對於新創公司來說,只要你讓人們願意和你的產品互動,你就可以開始影響他們的行為,也就能夠影響他們的想法。

第三堂課:專注、專注、再專注

專注於顧客為何使用你核心產品的部份。

當越來越多用戶在手機上使用Google的核心搜尋產品時,Google投入更多的時間、人力和金錢於發展手機搜尋功能。對於大公司來說,雖然資源很豐富,但是公司也更容易分心和失焦。

對新創的公司,資源雖然稀少,但是專注的自由度和改變專注的焦點也更加容易。「Pivoting」(轉型)雖然是現在很流行的詞彙,但是新創公司必須從達到里程碑中獲得成功,而里程碑象徵著速度。新創企業如果一直轉換方向,最終的結果可能就是繼續打轉。

第四堂課:追蹤微觀的現象,但是從宏觀做決策

Google 之所以成為成功的企業,是透過了解資料的價值,並且搜尋、分析資訊讓其他人可以從中找出意義。

Google可以追蹤Go Mobile活動網站的流量,以了解該活動是否成功,這是從微觀進行的分析。

微觀的數據(如造訪數、轉換率等)是用於追蹤及調整,而宏觀的數據(如年度的行動普及率、流量及營收),則是用來做出決策和聚焦。

比較難的是如何在微觀和宏觀間做出平衡?新創企業每天面對著無數的微觀執行細節工作,每一個微觀的執行細節又會影響宏觀的策略。 

答案是:定期追蹤和自我反省。

在Mobify內部,每週都會由每一位部門主管宣佈他們的主要數據,並且定期追蹤主要數據,並討論這些數據的來源、影響及意義,以及這些數據是不是應該被追蹤。

一個衡量KPI很棒的方式是「ABC」:取得(Acquisitions)、行為(Behaviors)、轉換(Conversions),透過ABC架構,將能平衡微觀和宏觀的數據。

 

來源:Gigaon

關鍵字: #Google #創新創業
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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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