歡愉的大學習潮
歡愉的大學習潮
2006.08.01 |

台灣人好學,並不是一件新鮮事,即使在製造業主導台灣經濟的過去,我們常見到工作者投資時間與金錢,賣力地學習各種工作新技能、新證照以及和升遷攸關的新訓練。因此,這一波的大學習潮,並非意指台灣由「低度學習」社會向「高度學習」社會轉進,而是由「製造業式學習」往「創意式學習」跳躍,某種學習本性與質地的革命性改良。
製造業的運作邏輯,在於大量標準化生產的效率,因此製造業經濟對應的工作場所技能,在於如何泯滅個性,建構一個集體性、配合中央生產線作業的紀律心智,工作者學習的標的,既在於由淺到深的操作工具知識,也在於配合某種慨然或坦然付出、建構一個集體生活所必須的自我規訓(Self Discipline)能力。但創意經濟體不同,創意經濟要求個人能產出獨一無二的工作成果,「me too」在過去是美德,但在今日,卻是工作場所中的罪愆。企業生產商品或服務的流程不再是中央控管的一條鞭裝配線,而是一道道創新流程、方案、設計組成的價值鏈。
也就是在經濟結構裡的這兩種工作倫理大轉折,台灣社會再一次經歷「自我改良」的集體焦慮──如何讓一個於心靈深處烙印著「跟隨至上」舊價值觀的人,轉變成日常生活行動皆能「自我創造」的新職場人,是歷來台灣各種學習潮中最艱困的一次。
如果我們說過去的每一次自我學習,目標是「革面」的循序漸進,這一次則是「洗心」的心靈改造──要讓「集體人」變成「個體人」,它不止牽涉到對過去學習所得之知識、價值觀或世界觀的檢視、掏空與揚棄,還包含重建「能夠自我學習」的能力。正因這種雙重的折磨,新學習潮所需的學習工程,我私自猜想:必然包含著三種讓我們耳目一新的項目:「啟蒙」(enlightenment)、「體驗」(experience)和「踰越」(transgression)。
「啟蒙」,意味著導引新工作者以「新視角」重新認識「新世界」的能力;「體驗」,意味著是從「學習者生命史」出發、能產生自主學習感動、開啟自我探索慾望的新學習流程設計;「踰越」,則是跨越既定學門界線、挑戰舊有知識權威、懷疑各種主流論述正當性的「學習勇氣」之育成與滋養。這三種學習工程,瞄準的不是為學習者添加多少的工具性知識、取得多少張證照,而是讓學習者如何由一個「指令遵從者」變成「自我決定者」──學習者藉由認識自我,感動於自我之獨一無二,讓埋藏於每個人生命遙遠深處的本能創意,掙脫舊教育的綁捆,浮上意識的水面,從此成為「個體人」安身立命的新驅力。
我們猜,這才是這波大學習潮的真義:學習者可以重新來學習美學與哲學、音樂或設計、購物與穿衣、生活風格與旅行冒險──40年來那種壓力處處、隱忍呵欠、強迫規訓的學習,將被一種訴求「個體歡愉」的新學習所取代。也許唯一剩下的問題將是──你認為:到底「自我的歡愉」究竟是美德還是罪愆?

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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