建立志同道合的團隊,躍居大陸一線品牌(一)
建立志同道合的團隊,躍居大陸一線品牌(一)
2013.01.14 |

許祐嘉將雙贏思維運用在生活與工作中,不僅成功解決家人的問題,也讓不同背景的員工,團結一致、發揮企圖心,於公於私都取得圓滿的成果。

「媽咪,這麵包裡有塑膠片!」某一天,華碩副總裁許祐嘉的小兒子吃著剛從超商買來的麵包,嚼著嚼著竟咬出一片塑膠,雖說幸好沒吃下肚,卻已讓許太太大吃一驚,忍不住打電話向他抱怨,「這麵包的品管實在太差!我一定要他們負責!」

「那妳想要什麼呢?」身為華碩電腦內部柯維高效人士7習慣講師的許祐嘉反問,「當然要他們道歉啊!還要還我的麵包錢!」「妳的要求很有道理,不過,這格局太小了。」「那你覺得要怎麼做呢?」許太太不禁狐疑,「沒關係,明天我們一起去找超商的人,」許祐嘉賣個關子。

隔天,許祐嘉帶著家人到超商表明這件事,要求和區域主管以及麵包廠商見面,並提出自己的要求:「第一,超商主管和麵包廠商必須為這件事向我們道歉;第二,請雙方各捐出兩萬元,給我們所指定的慈善單位。」他接著說,「如果你們同意這樣做,這件事就到此為止;如果不同意,我們便會訴諸消保單位與媒體,提出一樣的要求,看你們要選哪一個?」最後雙方協商下,捐款金額降為各捐1萬元,整件事圓滿落幕。

確認想要的目標,找出真正有意義的方案
許祐嘉事後解析自己的思維:我們要的是對方的道歉,以及那20元麵包錢嗎?不是,我們真正要的,是他們確實知道錯誤,進行改善。然而所有改善,都得從內部管理做起,所以一定要讓這件事變成一次有感的教訓。

兩萬元,就是一個關鍵的數字,因為這是一筆對方負擔得起、但「會痛又不會太痛」的金額。如果今天只要20元,第一線人員很可能直接從自己口袋中掏出來私了;但如果要求20萬,對方很可能覺得自己被獅子大開口,乾脆選擇法院見。

更重要的,不管是通路或廠商,今天突然被罰了這樣一筆不小的金額,內部主管一定會得到通報,也就必然會有相關懲處與對應改善,免得還會有下一個、甚至N個兩萬元要賠。

這就是在生活中運用柯維成功學,為問題找出最佳解法,」許祐嘉笑說,透過了解行動的真正目的,就是以終為始;抱持雙贏思維,才能避免兩敗俱傷;以此找出符合雙方需求的解決方案,就是統合綜效,如此一來不只讓廠商做出改善、家人得到道歉,還有慈善單位因而受惠,「不只是雙贏,根本是大家都贏!」

資料來源《經理人月刊No.96》

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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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