你,徬徨三十時?
你,徬徨三十時?
2006.08.01 | 人物

公元1774年,德國文豪歌德(Johann Wolfgang von Goethe)出版了《少年維特的煩惱》這本小說,為當時德國社會帶來巨大衝擊,也為這位年方25的年輕作家,開啟了瘋狂全德語區的知名度。
小說的故事內容大概是這樣的:少年維特是一個不知人生目標為何的年輕人,只好浪盪在城市中,以學習繪畫和藝術為樂。某次的舞會裡,他認識了女孩夏綠蒂,藉著一場突來暴雨,他們因共同朗誦一首詩而彼此一見鍾情,但女孩卻是一個擁有婚約的人,其未婚夫也是維特的好友。最終,維特在經歷兩人共處的一段美好時光後,只得選擇避往他鄉。然而俗世成人社會禮教的束縛與行事的刻板單調,讓少年無法忍耐,他再度回到城市,卻發現夏綠蒂已和未婚夫完婚,並且在最後一次幽會裡徹底拒絕他。難過的維特,最後穿著黃褲子、黃馬甲、藍外衣,用夏綠蒂夫婿的手槍自殺,死時桌上還擺著一本作家萊辛(Gotthold Ephraim Lessing)的悲劇劇本《Emilia Galotti》。
《少年維特的煩惱》引起社會的大騷動,主要原因來自和社會主流價值的對抗。在當時的德國社會,小說具有社會教化意義,其勾勒的主角和故事,必須能做為讀者模仿的典範,但在歌德的這部小說裡,主角維特的虛無、吟嘆、自殺不僅難以讓人學習,還抵觸了基督教「禁止自殺」的教義,因而引發教會的封殺。但對當時普魯士各邦的年輕讀者而言,這本小說卻真切地說出了他們內心的愁苦,洛陽紙貴之餘,「黃褲子、黃馬甲、藍外衣」的「維特裝」更引為風潮。由藝術史看,《少年維特的煩惱》後來被視為德國浪漫主義運動的前導,人的自發情感與自我想像,取代宗教或社會教條,逐步成為市民生活價值的主角。從更廣大的社會變遷意義來講,《少年維特的煩惱》像是一只信號,預示著歐洲由「集體社會」向「個體社會」的大規模轉進,人以自我的感知、探索、熱情、嚮往,來創造自己獨一無二的人生,逐漸構成歐洲個人主義的內在精神底蘊。
為什麼台灣會有「青年維特的煩惱」?從外在世界看,台灣社會正從製造業經濟體轉向創意經濟,和歌德當年寫作這半自傳小說時的時代氣息若合符節──社會價值正由「集體規範」向「個體創意」快速翻轉,不免讓這時代的少壯成人,充滿各類自我懷疑與何去何從之焦慮。從內心世界看,三十正負五的這世代,現正被要求生產出各種原發性的創意,但對於浸淫自過往填鴨、升學主義、去自我化教育的這一世代,他們從未洗禮過西方教育中「發現、開展、接納自我」的過程,因而如何通過自己的感受與情感產生原創創意,成為一種「重回青春期」的尷尬工程。
但也正因有著這一世代的掙扎與突破,台灣創意產業的發展,會比對岸中國來得紮實與深刻。一個社會能產出多麼獨創的商品或勞務,通常無關於政府喊出多大的口號,而在於那社會的主角世代,經歷了多深刻的心靈洗禮──歌德與維特所衍生出的德國藝術和德國工業,不就是台灣這一尷尬世代最好的歷史參照座標?

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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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