LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(中)
LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(中)

執行長Jeff Weiner帶領LinkedIn走向以銷售文化為主,每兩周一次的員工大會上,業績良好的員工在大家面前接受讚揚,成功推銷產品(如Recruiter)的員工每年可以賺取40萬美元;其他矽谷公司多以工程師為主要推手,但是LinkedIn大不相同,業務才是公司寵兒,業績最好的Nate Bride,還曾經把頭髮染成藍色,為的就是要和公司logo一樣,還在理髮時將公司名稱刻畫在頭頂上。

過去一年內,LinkedIn業務人員增加一倍,並且將33%營收費用花費在銷售和行銷,對社群網站來說,這是相當讓人意外的數字,Facebook為15%,Google只花了12%,就算是企業軟體公司甲骨文和微軟,也只花了將近20%。

Jeff Weiner認為,公司在此方面的投入得到很好的回報,再者,企業客戶使用LinkedIn服務之後,基本上就不太需要為留住客戶付出太大的花費;目前LinkedIn每年都能留住95%的大型企業客戶和80%的中小型企業客戶。Jeff Weiner相當樂意投資在找人方面,只是擔心一邊快速找人、一邊是否還能維持員工品質。

對於市值270億美元的招聘產業而言,LinkedIn的出現帶來破壞性影響,可從產業中的傳統業者股價窺知一二。獵人頭公司Heidrick & Struggles股價在過去五年下滑了67%,網路招聘服務商Monster Worldwide更慘,股價下跌81%(今年3月曾短暫上升,原因是傳出可能被LinkedIn收購)。

在就業市場的兩端,最高職位(即執行長等高階主管人才)通常是傳統獵人頭公司的精準服務占優勢,另一端的低薪資和技能要求低的工作(如收銀員和卡車司機)則是由一般工作告示(job boards)所滿足;LinkedIn在兩者之間找到了「甜蜜點」,占了極佳位置協助公司找到年薪5萬美元到25萬美元或更高的人才。

Adobe Systems人資副總Jeff Vijungco說明為何大型企業會選擇使用LinkedIn的原因,這家員工人數超過1萬人的企業,隨時在全球都有750個工作職缺,傳統人才仲介機構會處理約20%工程師和數位人才的招募作業,但是成本太高,美找一個人要付出2萬美元仲介費用,而且留人效率也不彰;過去別無其他選擇,其他科技人才不會對招聘廣告感興趣,這些人也沒想要換工作,除非有人拿著高額聘金邀請他們;數年前,Jeff Vijungco舉辦一場搜尋人才競賽,一邊利用傳統方式為某個技術職缺找來50名合適人選,另外一邊則是利用LinkedIn搜尋。結果,LinkedIn服務在數小時內就完成這項工作,Jeff Vijungco笑著說,「數星期後,使用傳統方式的那一邊,還在找人」。

目前,Adobe租用70個Recruiter帳號,負責聘雇數位媒體高層的Trisha Colton最近手上有五個職缺,她利用了筆記型電腦簡單點選,就設好了專案經理聘用條件,立刻得到來自21家廣告商、15家出版商、還有一大群其他適合人選,接著就這些人選的目前工作、資歷、所在地進行篩選,立刻就拿到一份列有148名人選的名單;Recruiter會發出通知,列出人選中認識Adobe員工的人,Trisha Colton可以利用這些資訊開始進行聘雇動作,就算是沒有認識的人,LinkedIn也提供電子郵件系統讓業者和會員聯繫上。這個方式讓Adobe省下千萬美元成本,目前利用傳統方式找來的人已經不到2%。

密西根州手機零售商Wireless Vision人資主管Elisa Bannon-Jones也利用了LinkedIn找人,她為了找到會計經理,在底特律貼出定期招聘廣告,來了100位不適合的人選。後來利用LinkedIn進行跨州搜尋,找出曾在類似零售商工作的會計師,還另外設定了她想要的具有企業家精神的關鍵字,像是「launched」、「created」和「built」,數天內她在維吉尼亞州找到一位曾在Avis工作過的人,曾開發計費系統,兩人一拍即。LinkedIn可以成功的最大原因,就是最適合的時機,另外隨時處於變化的工作場所也比技術因素更為重要。

近年來,大規模裁員活動、合併和策略轉變等因素,讓許多企業部門是一整部門被捨棄。美國勞工統計局2010年統計,嬰兒潮出生的美國人,整個職涯平均更換11份工作,員工不再對現有雇主具高忠誠度,到LinkedIn網站填寫個人資料也成為明智作法。Reid Hoffman是早期體認到社會轉型的人,他畢業於史丹佛大學,2000年出任PayPal高級主管,PayPal賣給eBay之後,他想要創立新事業,於是2003年創辦LinkedIn;當時的他,想要在網路上聚集大量專業人士,認為必定可以在未來發揮效果。他說自己從PayPal學到,可以透過非常聰明勤勉的人才,利用前所未有的技術,徹底改變一個產業。這個想法斷斷續續地成型;2004年,LinkedIn擁有100萬名會員,以口耳相傳的方式拉來了更多人才,透過履歷爭相擴大自己的連繫人名單,那時候,除了觀看他人資訊,可以用此網站作什麼都還不太明朗;2008年,LinkedIn會員人數超過2千萬人,成功的商業模式開始成型,現在的LinkedIn資料庫不只是有大量的矽谷工程師資料,也有華爾街交易員、德州地理學家和各行各業的專業人士。業者也準備好付出費用獲取和LinkedIn社群聯繫的機會。

LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(上)

LinkedIn如何將你的履歷變身為印鈔機(下)

出自forbes

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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