在最窮的地方開設銀行
在最窮的地方開設銀行
2012.11.01 |

劉俊豪
1966年生。現任國泰世華銀行上海分行行長。美國匹茲堡州立大學MBA。1994年進入世華銀行,從基層辦事員做起,歷練放款、國外部。2000年開始派駐海外,前後在馬來西亞、泰國、越南、中國擔任業務的拓荒者,從無到有開設過兩家分行、兩家代表處。

國泰世華銀行越南茱萊分行開幕那天,我踏出辦公室,鼻子裡聞到的是濃濃的熱帶氣息,眼裡看到的是青翠農田,農民都牽牛耕田,甚至分行旁邊就綁著牛在吃草!在這個越南最窮的地方開銀行,很多人問我有沒有搞錯?你要去哪裡找生意?
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業務拓荒,絕對要做不一樣的事
**2005年,我被外派到越南,一年內就開了三個點,茱萊分行,以及河內、胡志明市各一個代表處。茱萊位於越南中部,越戰時,受到最多戰爭蹂躪。戰後經濟發展又集中在南(胡志明市)北(河內)兩端,因此當地人多半到南北兩地當民工。

在越南,台資銀行最多的地方是胡志明市,但國泰世華是後進者,如果也去胡志明市,分行搶不到好位置、利率又沒比別人低,怎麼打得過別人。

我喜歡逆向思考,就是因為沒人要去茱萊,我才去呀!往人少的地方走,有兩個好處,第一,沒人要去,我馬上就可以取得核准;第二,間接促進當地繁榮,有所貢獻。你說沒生意?那我就送你河內、胡志明兩個代表處,讓員工跑業務。

台資銀行很少去河內,因為當地大多是文化封閉的國營企業,我去,就一定得做不一樣的事。剛開始人生地不熟,我就先亂槍打鳥,把所有企業列表出來,寫了一百多封業務開發信,介紹銀行在當地的服務。後來陸續有回信,我請同事翻譯,然後一家一家跑。

跑業務的過程中我才發現,原來當地企業不喜歡與外資銀行往來,是因為他們也怕講英文
。但因為我很重用一位越南同事,跑業務都帶他一起,這些公司很高興。之後,我跟一位國營企業的財務長變成好朋友,他又幫我介紹其他公司,就這樣一個牽一個,最後所有國營企業財務長都是我好兄弟。業務,就這樣跑出來了。

在越南的台資銀行裡,國泰世華人員最少、盈餘卻最高。大家都問我怎麼打得進去?答案其實很簡單,就像花旗銀行到台灣不會只做美國人的生意,如果我不當地化,也去胡志明市搶台商客戶,就不可能拿出好表現。在海外開拓業務,要有適應當地環境的能力。我無論去到哪個國家,一定先學當地語言。就像老外朋友跟你講中文、約你去吃夜市,你一定倍感親切,我到國外也一樣。剛開始去越南,我一句話也不會講,但每天學、每天練,雖然沒辦法用越南話開會,但日常對話、點菜都沒問題。我和客戶講越南話,他們都很高興。
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身段柔軟,迅速適應在地生活
**此外,我也交當地朋友、過當地生活。蛇肉、炸蠶蛹……越南人敢吃的我都敢吃,也跟客戶一起坐在路邊喝啤酒,有些人會嫌不衛生、怕不乾淨,但別人都吃不死,你怕什麼?有一次我提議到越南同事家吃飯,到了他家我才知道,原來越南人家裡是沒紗窗的,蚊子多、會吃蚊子的蜘蛛也很多。一進家門,同事就先發一支電蚊拍給我,還告訴我蜘蛛不能打,後來邊吃飯、巴掌大的蜘蛛就在旁邊爬。

2011年,我轉調到上海後,只要是放假出門,我從來不坐車,只用雙腳走。走路才能深入大街小巷,我和當地人聊天、買烤地瓜、去按摩,看到很多別人看不到的事。後來跟當地主管機關、客戶聊天,他們都覺得我怎麼這麼了解上海,連路邊一塊燒餅賣多少錢也知道。但就是這樣才有親切感,才讓人覺得沒架子。

前瞻規畫,自己訂目標、找事做
很多人問,長官把你調來調去,你會不會不適應?但在這麼多人之中選上我,我覺得自己很幸運,也很享受拓荒的過程。當然途中一定會碰到困難,但人生不就是一連串解決問題的旅程?知識可以傳授,智慧不行,每當解決一個問題,都是在累積自己的智慧。
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在海外當業務拓荒者,一定要有前瞻規畫的能力,因為一切都是從零開始,不會有人告訴你怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。
**我到越南第一天,就訂下兩個目標:要做到台資銀行第一,絕對不做和其他人一樣的事。此外,團隊合作也很重要,單槍匹馬跟別人打,打不贏的,經理人不要想爭功,一定要靠團隊,如果我當初不重用越南同事,也打不進國營企業。

最後,也要具備專業。籌設上海分行的準備期,我把一家銀行從無到有要完成的事項,細部分解出800~900項作業,事先安排好優先順序,了解哪些事可以先做、哪些可以同步進行、哪些只能等,然後每天檢查應該完成的工作。一個任務很複雜、很煩,是因為太多事都混在一起,當你把它拆開成幾百項,每次達成一點點,每一項其實都不難。
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海外拓荒全部從零開始,不會有人告訴你事情可以怎麼做,只能自己訂目標、自己找事做。

資料來源《經理人月刊No.88》

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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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