【德國現場】台達電品牌之路再進化，將技術做整合邁向第五個十年|數位時代 BusinessNext

一年一度全球最重要的德國漢諾威工業展正盛大舉行(4/23~4/27)，台達電今年的攤位展出規模為參展有始以來最大，而且是首度旗下11個事業群共同聯合參展。

事實上，台達電以往都是各個事業群自行組團參展，幾乎沒有同時這麼多部門的人一起赴海外同時展示產品及公司的研發實力，就連這回親自帶團出征的副董暨執行長海英俊在和參展員工大合照時，也向本刊記者表示「非常難得」、「從來沒這麼浩大過」。

三種態度深化DELTA品牌
從今年台達電的參展主題「Smarter、Greener、Together」中不難發現其努力想深化「DELTA」這個品牌拓展市場的決心，因而以比較讓人顯而易懂易記的標語與旗下產品做連結，當然，最重要的「環保、節能、愛地球」的台達精神依舊沒有失去。

去年台達電正式宣布為品牌元年，開始整頓、收納旗下的產品，希望從中萃取出最精華、最能代表企業的精神象徵，於是Smarter強調功能、Greener強調理念、Together強調方法，這三種態度因運而生。

不過，海英俊也坦言，「要整合原本分散在各個事業群的想法，取得大家的共識是最困難的，因為長久以來大家無論對自己旗下產品或公司的看法都有一定的堅持，但大家的觀念要適時改變。」

品牌背後是什麼？
自1971年成立至今已41歲的台達電，在做代工之餘，也要同步發展自有品牌，這條路何其好走？品牌和業務又要如何搭配得恰到好處？

包括電源供應器、工業自動化、能源方案管理、伺服馬達、電動車、LED等，台達的產品包羅萬象橫跨你我生活各領域，但其實內部發現，許多項產品、專業技術都是環環相扣的，台達電在任何一面從未缺席，「欠的是將這些技術做整合，交給客戶一個更完善的解決方案。」

於是，在品牌事業部的催化下，這些產品不再是零碎分散至各個角落，台達電也不再是一家在外人看來只是做零組件很強的公司，因為更厲害的則是未來能幫客戶實現整體的系統解決方案，DELTA這個品牌不只能幫客戶解決一件事而已，或許就如同海英俊所說的，「整合之後我們另外以品牌形象再出發，性價比也要夠高才行。」

(圖說：台達電副董事長暨執行長海英俊親自到現場觀看展場情形)

(圖說：台達電此次參展規模為歷年來最大，共超過70名國內外同仁一起參與。)

(圖說：此次台達電除了展示工業自動化及電源管理相關外，包括太陽能、風力及電動車也是這次的展會焦點，客戶詢問度相當高。)

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。

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。」

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。

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。

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。