【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候
【未來對談(下)】行政院政務委員張善政×凱擘大寬頻董事長鄭俊卿~讓產業自然匯流,就是內容出頭的時候

**Q:**凱擘算是在這波趨勢中相當積極的業者,你們思考未來的產業角色是什麼?

**鄭:**如果把台灣大哥大也算進關係企業,那我們可以做到前面四個:網路、平台、終端設備,還有內容,都已經在做,就剩下產業匯流要等待法規鬆綁。像台哥大跟凱擘就因為黨政軍條款不能結合和跨業經營,目前有些障礙。但看起來政府開始有意要鬆綁,NCC也有類似看法,這會正面鼓勵業者放手去做。

社會學者會質疑壟斷問題,當然也要兼顧公平正義和消費者權益,但我覺得可以比照國外用不對稱管制,業者也願意接受社會公評,接受政府更多監督和限制。像中華電信市占率大,政府就會對它的資費嚴加控管。以台灣的社會氛圍很難被壟斷,媒體已經到了社群媒體的時代,政府也很難控管。

明年可見的規劃是第二季就會推出平板電腦的綁約專案,使用者下載一個App,外出是平板,回家就變電視遙控器。未來家庭用的科技應用會越多,時間一到自然有人會創造更多應用,我們的角色是提供基礎網路環境。包括文創產業、很多年輕人小本經營的應用,我們可以提供他一個平台去販售,利潤拆分,年輕人靠想像力也能有自己的一片天。

**Q:**數位匯流的基礎在於網路環境,但近來台灣網路基礎建設的狀況令不少人不滿,政策未來會怎麼走?

**張:**台灣4G已經準備明年釋照了,但釋照以後還有很多布署的工作,現在政府沒有要求嚴格4G,3.9G也是可以的。但3G上網的問題要想辦法在4G時代解決,現在基地台屢屢被抗爭,大家都希望收訊好,但不希望附近有基地台,這很矛盾。

老實說過去幾年台灣的基礎建設是有點慢下來,但馬總統已經開支票,明年底100M就要遍布台灣,只要想要就可以有。再上一層的問題就是大家比較質疑的網路互連問題(IP Peering),NCC已經開始下功夫了,要讓三大電信網路互連免費,當然中華電信有很大的顧慮,但NCC可以放手去做做看。

網路互連總有一天會漸漸開放,很多小的內容業者告訴我,架網站的網路互連費用是他們的一大成本,這的確是一個問題。我甚至認為網路互連比最後一哩(Last Mile)更重要,因為最後一哩是靠挖馬路在賺錢,那不是我們要鼓勵的事情。但大家還是想搶最後一哩,因為可以鞏固加值服務。如果把網路互連放寬,大家都能賣加值服務,而不會多一層成本,有公平的競爭關係。

發展本土內容產業要有配套措施,我們正在構思一個官方平台,還沒取名字,主要目的是讓新內容可上架,不會被平台業者限制,只要不違法、色情的內容,都可以上官方的平台。政府會在有線電視、MOD、YouTube都成立頻道,有內容的人就不用擔心上架問題,藉以扶植新的影音內容,但詳細內容還在規劃。

另外,也促使文化部去補助一些節目,但最終還是要教人家釣魚而不是給他吃魚。只有補助,產業鏈會起來嗎?如果產業鏈沒有起來,那台灣的內容產業永遠都沒辦法翻身。

原文刊於數位時代雜誌2012年12月號

 

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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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