明天就該被解雇10位科技CEO
明天就該被解雇10位科技CEO
2012.04.03 | 創業

「百萬人正在使用你的產品,但是全都不用付錢…」、「美國證交會正在調查…」、「永遠都是市場第二名…」,想當科技CEO?真的沒那麼容易!科技網站BusinessInsider網站列出了10位明天應該就被fire的CEO,大家一起來評評理,他是稱職的CEO嗎?該被解雇嗎?

1. Twitter的Dick Costolo

Dick Costolo最重要的任務,是要證明Twitter可以比即時通訊服務或其它聊天軟體更賺錢。Twitter投資人和董事曾相信,Twitter可以成為下一個Facebook,但是在Dick Costolo的領導之下,還未能證明這點。

2. Yahoo的Scott Thompson

Scott Thompson正在處理激進投資人Dan Loeb發起的代理權戰爭,今年初才接下重任的Scott Thompson,有消息指出本周將會宣佈重組消息,將裁員數千人,還會賣掉Yahoo的廣告技術業務。前任執行長Carol Bartz因始終無法提振營收而被免職,如果Scott Thompson和Bartz一樣,恐怕也會落得一樣下場。

3. Tumblr的John Maloney

Tumblr還沒能夠找到商業發展模式,雖然還沒有營收,不過已有數億名註冊用戶,公司估值接近10億美元,投資者對此現況也感到滿意;即使Tumblr還沒能開始賺錢,離開的也不應該是創辦人和執行長David Karp。

4. Color的Bill Nguyen

一年前,Bill Nguyen募資4,100萬美元,發表圖片共享應用程式Color。但當時沒人使用這支App,數個月後,Color再次轉型成為影音共享應用服務,但還是沒人使用。因此推測,下一個可能從Color離開的人,就是創辦人Bill Nguyen。

5. TheLadders.com的Marc Cenedella

Marc Cenedella參選美國參議員勝算很大,因此他大可以優雅地離開公司。身為紐約這家發展潛力十足的高階人力銀行網站執行長,Marc Cenedella應該在去年就帶領公司進行IPO,不過卻延遲上市,讓投資人相當不滿。

6. Groupon的Andrew Mason

受到上週五下調財報的影響,讓外界質疑Groupon財報可靠性,股價週一暴跌16.89%,收在15.28美元,美國證交會已經表示要進行調查。截至目前為止,Groupon還是沒有獲利,Andrew Mason當然要負起責任,比起商人這個角色,Andrew Mason更像是藝術家和行善者(do-gooder)。

7. LivingSocial的Tim O'Shaugnessy

Tim O'Shaugnessy面對LivingSocial緊張的利潤率和競爭壓力,除了不需發表財報之外,LivingSocial其實和Groupon處於相同困境,而兩家公司唯一差別就是Groupon是業界第一, LivingSocial是第二名。

8. RIM的Thorsten Heins

黑莓機曾經雄霸智慧型手機市場,但是上一季RIM只賣出1,100萬台黑莓機,蘋果iPhone銷售量達3,700萬台。另外,RIM推出的平板電腦Playbook上市至今,累計銷售量只有100萬台。目前Thorsten Heins試圖要對外尋求公司出售機會,不過其它公司並沒有收購RIM的理由。

9. AOL的Tim Armstrong

Tim Armstrong曾承諾投資者會重振AOL,不過目前還未能實現這個目標。公司股東Starboard Value LP打算更掉部分董事,Tim Armstrong最好加快行動力,並且關閉新聞網站Patch,這個去年投入1.4億美元的燒錢網站,並未有獲利跡象。

10. Pandora的Joe Kennedy

業界對於Pandora的未來發展充滿問號,執行長Joe Kennedy的工作也是如此。身為最大的串流音樂媒體之一,卻因此要支付大筆的音樂授權費用,始終無法獲利,也無法說服華爾街分析師給予正面評價。

出自BusinessInsider

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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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