【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
【MMDays】用寫程式改善政府效能,台灣辦得到嗎?
2012.06.26 | 科技

在美國求學時,我曾經在美國國慶日的時候,到 San Jose 看國慶煙火。附近居民扶老攜幼,拿著板凳把公園擠得水洩不通,美國國慶煙火不分地點,大家都愛看,很多人也順便從家裡帶來準備好的食物就地野餐,或是到旁邊的園遊會攤子,買一些食物就這樣吃了起來。然而,最令我印象深刻的,不是漂亮的煙火,而是散場後讓我感到驚訝的一個景象:一個黑人家庭,屁股大到坐飛機時需要買兩個機位的黑人媽媽,大聲喝令旁邊跑來跑去嬉鬧的小孩子,要他們把周圍的垃圾收拾好、撿起來丟到垃圾桶,然後我就看著這個黑人家庭,一路撿垃圾、一路走回家,他們撿的大部分垃圾都不是他們自己製造的。而他們走回去的那條路,被他們撿得乾乾淨淨,不需要其他人再打掃。

這才是教育。

我曾經開玩笑地跟身邊的朋友提出一個隨便想到的 idea:想要系統化的評量人民的公德心,應該可以看一個簡單的指標:「下水道蓋子旁邊的煙頭數量。」每年做個抽樣統計一下就知道了,然後我還取了個名字叫「煙頭指標」。不過講歸講,其實也只是揶揄一下那些亂丟垃圾的人。

會想起這個故事,是因為前幾天我在 TEDxTaipei 上面看到一個很棒的演講: Jennifer Pahlka:如何用程式打造更好的政府?

這是一段不過短短 12 分鐘的演講,內容是說 Jennifer Pahlka 發起的一項計畫「 Code for America 」,這個計畫每年邀請一些科技人士及才華洋溢的設計師,請他們休假一年,這段休息期間去他們最痛恨的「政府」做事,讓他們在政府部門開發應用程式,探索一些改善社會、改善政府效能的可能性。

演講中舉出一個例子:去年 2 月波士頓大雪,把消防栓都埋住了,當地政府對此毫無作為,眼睜睜看著一支支消防栓被大雪掩蓋。所幸,此時 Code for America 正好有一個團隊在波士頓政府做事,於是開發了一個 app,讓使用這個 app 的人可以去「認養消防栓」,認養的意思是說:如果你的消防栓被雪埋住了,你願意去把它挖出來,你甚至於可以為你的消防栓取個名字。這個 app 非常容易撰寫,上線後也如星火燎原般地擴散。遠在夏威夷的一個政府 IT 部門員工注意到了這個 app,立刻把同樣的 idea 應用在當地的「海嘯警報器」上面,讓當地的人去認養和維護海嘯警報器,確保居民的安全。西雅圖政府也如法炮製,利用同樣的 idea 讓當地居民去清理堵塞的排水孔。

一個小小的 app,竟然發揮了這麼大的效用。

Code for America 因此是一個很棒的行動計畫,這群人想要透過網路、透過 app、透過鍵盤,改善自己的國家和政府,而且他們已經有成功的故事。台灣也有有志之士,發起了類似的 Code for Tomorrow 計畫。不過比較令人憂心的地方在於,我發現到,這個行動計畫成功的重點不在政府,而是在於人民的素質,所以我想到了文章開頭的故事。內心疑惑著:「台灣人究竟願不願意以這樣的方式來維護自己的公共環境?然後改善政府效能?如果台灣人平常連維護公共環境的公德心都沒有,類似的行動計畫是否死路一條?」

到 「 Google 搜尋滿地垃圾 」,就馬上可以發現台灣人的公德心還有很大的進步空間:演唱會、燈會、跨年晚會 … 每次留下來的都是堆成山的垃圾。

美國人看到自己的國家快爛了,會開始反省,如何改善自己的社會、以及改善自己的政府。台灣人看到自己的國家快爛了,會趕快想辦法去當外國人。

這就是最根本的差異:人民對於自己的國家沒有向心力,凡事先以自私自利為出發點,導致環境的破壞、利益團體的惡鬥、以及癱瘓的政府。

當美國已經想到以「軟體」結合「公德心」來改善自己的社會和國家時,台灣剛好兩個都比較缺乏。所以我認為台灣要迎頭趕上這波「用軟體和網路改變政府」的熱潮,還有很長的一段路要走。台灣的軟體產業不發達,軟體從業人員的薪資比起硬體廠商的薪資差了不少,能夠發揮的舞台也很有限,這也連帶造成這些軟體從業人員得先考慮找到工作、填飽肚子,而不是先考慮參與 Code for America 這種富有理想性的行動計畫,很遺憾,馬斯洛的需求理論在這裡同樣適用。但是我依舊衷心地希望 Code for Tomorrow 能夠像 Code for America,在社會中發揮一些正向的力量,雖然沒有公德心的人,腦子不可能一天就被清洗乾淨,但是身為與網路一起長大的世代的一份子,我還是相信「軟體」和「網路」終將扮演改善我們社會的重要角色,雖然台灣起步很晚,但是並不絕望。

也希望台灣政府能深切瞭解到,「軟體」和「網路」正以不可思議的方式和力量在改變整個世界,軟體與硬體不同,不但變換無窮,對於社會造成的效應也有許多不可預測的特性,而相信以台灣人的創意,如果有一個良好的軟體產業和網路環境,絕對可以用非常快速和低成本的方式,發展出一些令人意想不到、但是卻讓我們社會更好的強大力量,如果政府能增加投入在軟體產業和網路環境的資源,把對於傳統電子產業的關愛,移轉一些些到軟體產業上,不僅產業可以轉型升級,連帶著社會也可以獲得改變,甚至於最後也回過頭來改善了政府的效能。

我們絕對需要一股這樣「軟性的力量」,來改善社會。

出自 Mr./Ms. Days (MMDays)

關鍵字: #app
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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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