莫拉克災後重建 農園新希望
莫拉克災後重建 農園新希望
2009.08.14 |

即使水災淹沒了一整年的辛勞,台灣農民帶著台灣牛的硬頸精神,靠著一股傻勁,繼續默默辛勤的工作...

堅持品質 不因風災打折
原本應該大豐收的嘉義竹崎鄉酪梨農友,也是災情連連。莫拉克帶入的西南氣流造成的大量落果,讓果樹班第49班班長的沈清德說,頭好昏喔,都不知道該怎麼辦?沈班長掉落的酪梨就有一萬斤,相當於400個大水果箱。但沈班長對於要來買酪梨的消費者仍婉拒現在出貨,因為現在的酪梨水分太多,口感不佳啦。雖然落果還是好的,但是都已經熟了,不耐存放。即使這樣,農民對於出售的產品品質要求不因颱風損失而降低,這就是台灣的農民精神!

撫平風災傷痕,用歡樂重拾希望
台中縣大甲鎮匠師的故鄉休閒農業區中的向日葵農場農場主人李安妮,面對著整片辛苦養成的向日葵花園變成水鄉澤國,還有即將要舉行的活動,全部因為莫拉克颱風打亂了步調,除了感嘆大自然的不可預測外,樂天知命的她依舊抱持著只要大家平安沒事就好的心情並沒有埋怨老天。
她說:「我們這一區算幸運的,我們大部份是財務及設備上的損失,沒有人員的傷亡。家園是可以重建的,颱風可以吹壞我的花園,但吹不走我對園區的熱情與堅持,只要我還有能力,我就會讓園區儘速恢復原狀。在等向日葵花重新生長的這段時間,園區裡還有很多DIY體驗行程,可以焢窯、摸蛤仔等活動,歡迎民眾到大甲來玩。」如此的堅持與執著,真的很令人敬佩。

受苦的人沒有悲傷的權力!
台灣的農民都帶著台灣牛的硬頸精神,似乎已經對這大自然的反撲習以為常了,也似乎覺得這是逃不了的宿命,靠著一股傻勁,繼續默默辛勤的工作。
多數農友面對數十萬的農損,總是笑笑說:「這次的運氣不好,碰上這麼大的災難,只能希望下一期能更好!」。也有受災程度較低的農友,不趁風災搶收、大發災難財,反而在最需要人手與物資時,放下手邊工作,先投入救災的行列。
這次莫拉克的重創南台灣,讓許多人做了整年的白工,甚至是一生的心血都白費,但是換個角度想,這也是重新凝聚台灣人心的時候,在這波經濟動盪的浪潮下,多少人背負著龐大的壓力與痛苦,但是再看看那些無辜受災的人,認份一輩子的人,卻被無情的上天給重擊,自己的辛苦又算些什麼呢?仍舊是繼續在自己的崗位上好好打拚努力吧,配上台灣人的團結一致,這才是幫助他們最好的方法。

斷樹、落果成為最肥的養分  化作養分更護果
「盡快把環境整理好,才能迎接下一期的收穫!」台南縣楠西鄉的漂鳥回農青年林進貴在面對香蕉園幾乎全毀的情況下,還是抱持期待希望。林進貴表示,「雖知道颱風要來,但事前任何防禦措施無法抵擋強大的十級風力,只好任由再過兩個禮拜即可採收的香蕉,成為現成的肥料堆肥,希望下一期的香蕉能因此更香甜!」讓人不禁欽佩農民們在果園經歷過狂風吹、豪雨淋的嚴重危害後,還能保持積極正面的態度。

不捨心血化成灰,但求大雨快停歇
原本一顆顆鮮嫩的葡萄等待採收,但即使作好防颱準備,接連的大風大雨卻讓南投某間葡萄園的業者好心痛。「損失慘重喔!」細問之下,業者無奈地表示,原本葡萄果實纍纍等待採收,但是卻因為莫拉克風災,使得成熟的葡萄毀損,無法銷售,估計損失30萬以上。問業者何時能再恢復銷售?他說:「只能等到下一期,年底了啦。」農民口氣中帶著失落的感受,就算想整理葡萄園,也因為水塔被吹壞,水都流光了,就算水塔修補好,管線不通還是缺水,「不知道要等到什麼時候才會好。」農民無奈地說著,因為無法開始整理,只能焦急的等待。
無法搶救自己的辛苦經營的農作物,又焦急地希望趕快恢復自己的家園,面對仍在下雨的天氣,農民無奈又心痛的心情可想而知。

地球暖化日益嚴重,氣候也變得更加極端。連續數個月久旱不雨,一個颱風卻帶來逼近台灣一年的年雨量。而人為開發所帶來的苦果,卻常由身為「綠色經濟創造者」的農民概括承受,希望大家能為災民、農友們加油打氣,也希望透過這次風災,讓大家能更關心彼此、關心故鄉,也期望透過你我努力,減緩地球暖化,讓「風調雨順」不再是燒香祈禱的口號!

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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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