諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO,像是只顧成本的CFO
諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO,像是只顧成本的CFO
2012.04.26 | 行銷

如果問到哪一家歐洲科技公司曾經風光引領該產業,卻又以極快的速度失去營收、客戶、和員工?答案呼之欲出,就是諾基亞。在行動產業命運大逆轉的前手機業龍頭,已經成為芬蘭父母告誡孩子的經典案例。

當蘋果和Google大舉破壞行動產業規則,諾基亞不得不改變自己,儘管擁有全球市占最高的塞班(Symbian)作業系統,但是請來的該公司首位非芬蘭裔執行長埃洛普(Stephen Elop),卻選擇以迅雷不及掩耳的速度轉向微軟Windows Phone作業系統,也註定了諾基亞以前所未有的速度流失手上的現金和客戶。

諾基亞最新一季的財報顯示損失高達13億歐元,營收比去年同期下跌30億歐元,更別再提遠遠落後iOS和Android,疲弱不振的智慧型手機市占。

財報公布之後,信用評等機構Moody發表降級報告,認為從賽班系統轉換到微軟系統的過渡期間,塞班手機銷售掉太快,新推出的Lumia手機又未如預期大賣;不只如此,另一家國際信用評等機構惠譽也將諾基亞降評,認為表現太差的諾基亞接下來很難再向銀行借到錢,恐怕會引爆投資者的恐慌疑慮。

2006~2009年曾負責塞班系統,並且曾任塞班基金會執行總裁的威廉姆斯(Lee Williams)表示,埃洛普看得不夠遠,沒有完整規劃,即便已經上任二至三年,還是沒有明確的發展路線,這是一家已經不存在願景的公司。他回想在埃洛普上任前,諾基亞絕對不會放棄領先的市場地位,總是時時談論著未來發展。

威廉姆斯認為執行長存在目的是為了讓投資者和客戶瞭解公司接下來的發展方向,並且提供讓人滿意的財報。但是埃洛普卻像是一位超級務實的財務長,時時刻刻控制成本、關心內部狀況,根本沒有為團隊畫出未來藍圖。

諾基亞真正的問題不是缺乏改變的意願,真正有意義的改變是問題之一,更基本的是要捨棄自滿和鬆散的態度,承擔風險和失敗,要知道哪些事情不管用、又該花多少時間才能把事情做到對,「管理」就在此發揮作用。不過,埃洛普選擇的是和微軟合作,後續導致人才流失,高層主管紛紛離去,取而代之的卻是微軟。

威廉姆斯相信諾基亞原本是處在有利的市場位置,策略上當然可納入微軟系統,但前提是不能捨棄塞班和MeeGo,頂多是引入一至兩款的微軟手機,對於埃洛普完全押寶微軟手機,視為比賽中唯一賽馬的作法相當不以為然。

威廉姆斯嚴厲批評,當他還在諾基亞時,前十大賺錢產品當中,塞班手機就占了七款,目前塞班手機每季出貨達2千萬台,Lumia卻只有2百萬台。威廉姆斯認為埃洛普親手殺死了諾基亞的大金牛(cash-cow),錯在把雞蛋放在同一個籃子裡,因為即使是操作繁複的塞班手機,還是保有諾基亞的最後底線。

威廉姆斯提及,董事會一直希望能將美國企業文化的魔力一點一滴注入至公司體系,事實證明埃洛普的「文化魔力」並沒有讓諾基亞變得更好。試圖「美國化」的諾基亞,應該要謹記自己身上流的是擁有「極端」軟體和硬體專業的「芬蘭」血液。

出自CNET UK

關鍵字: #Nokia #Windows
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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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