【Inside】優秀的人才為何離開公司?
【Inside】優秀的人才為何離開公司?

持續 有些

台灣之光hTC做雲端與內容部門,這一年來,也從最大的網路公司雅虎奇摩帶走了不少熟悉網路技術與經營管理的高級人才。

這些好公司並不是已經衰敗,事實上都還在成長,也還有很多機會。他們有資源可用,但留不住所有的優秀人才。

優秀人才想加入什麼團隊?

筆者曾在Inside ASK中參與了這題問與答(歡迎大家繼續接力,表達您的意見。 ):

這些app公司招募你的話,你想去哪一間? Angry Bird, WhatsApp, Path

從答案看起來,選擇公司會考慮公司理念,文化,樂趣,未來可能性…等等。

雖然該題目比較的三家公司基準點並不相同,但有一點是確定的,人們選擇公司的原因不一定因為它大,或因為它賺錢。更多會有些看不到的因素。這對優秀人才來說,更是如此。

這是個 事求人 的年代。

各個公司也好,還是創業團隊也好,大家在有限的頂尖人才中競爭。同樣的產業,同樣的idea,有好團隊者勝。

因此,知道優秀人才想加入什麼團隊,以及為何會離開公司,是創業人或經理人重要任務與能力之一。

流失頂尖人才主因只有一個

這兩天,在hacker news上,筆者讀到這個 討論串 ,在談頂尖人才離開公司的主因。 該討論串引述文章 的最大重點是:

當被錯誤地管理,且組織充滿困惑,也不再能鼓舞激勵的時候,頂尖人才就會離開組織。

Top talent leave an organization when they’re badly managed and the organization is confusing and uninspiring .

這個針對這個重點,吸引了超過百則的評論:

dkarl 說:

…好的經理人應知道每個下屬的各種技能。

經理人,不論是一線經理,還是CEO,若不清楚他管理的優秀人才的各種可能性,當然就無法給予有效發揮空間。等到發現的那一天,就是那個人跟你提“生涯規劃”的離開日。

對於管理的重要性, spodek 更是引用了他教授告訴他的金玉良言:

人們會加入一個好專案,但會離開壞管理。

t.

對創業者來說,起創業的念,要革的命,通常不是難事,也召集得到勇士。需要注意的是,想走完旅程的話,經營整個創業氛圍,維持高程度的熱情環境,才是創業開始之後的大難題。

瞭解管理問題後,怎麼避免走相反的路, mmaunder 倒是提了個好心法,值得參考:

公司要成功,要賺錢,這是個基本的共識。但,公司由人組成,推動,讓人高興愉悅的付出可能才是最基本要注意的事情。如果後者達成了,前者可能就是伴隨而來的結果。

近期Google離職員工 高調發文 對Google+設定的成功目標表達不滿,他也因此離開Google,正是此例。

social media是個關於人們去做人們要的產品的有趣競賽,並不是一個可單純設定的目標。失敗的人才管理,自然就導致了失敗的產品執行。

好好處理人才,否則他們會跑去創業

對於怎麼好好吸引人才,留住人才,雖然還沒能有深刻最佳化經驗,但一直也是筆者努力的方向。因為筆者知道,若不能好好管理,做好文化,讓大家瞭解願景目標,留住頂尖人才,他們就會像Sega一樣離開Google 跑去創業 了。

這對像Yahoo,IBM,Google或臉書之類的大公司來說很重要。對更多的新創團隊來說,留住人才,留住團隊核心能力,更是重要。

出自Inside部落格

關鍵字: #Google #人才
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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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