【科技評論】林宏文~台灣策略轉型的重要一步,從交大橫跨資通訊與生醫產業的BioICT談起
【科技評論】林宏文~台灣策略轉型的重要一步,從交大橫跨資通訊與生醫產業的BioICT談起
2013.04.17 | 創業

上周末回母校交大參加校慶, 今年交大校慶有一個非常重要的主題,那就是BioICT,也就是要從過去交大最領先的資通訊科技(ICT)產業,轉型進入生醫工程領域,這是交大在台復校五十五年以來,對校務方向及發展做出的關鍵轉折點,也讓交大成為國內能夠橫跨生醫與資通訊兩大產業的唯一大學,對於台灣正醞釀中的產業變革,具有指標性意義,值得在此專欄中討論一下。

這幾年,我在產業界的第一線採訪,清楚看到台灣電子業目前面臨的困境,但同時也感受到生技醫療產業所展現出來的蓬勃商機,因此,許多電子業都積極轉型,其中生醫產業就是一個非常重要的發展方向。

不過,這種轉型其實挑戰很大,因為生醫產業的特性與電子業相當不同,耗時久、認證多、產品生命周期長,與醫材相關的產業,也有不少是量身訂做或小量多樣,與電子業的大量生產也不盡相同。此外,過去這兩個行業的人,不只不對話、不了解,甚至也彼此不信任,要進行兩個產業的融合,絕非簡單之事。

不過,從好的一面來看,台灣在這兩大領域,其實相當具有國際競爭力,尤其是在人才上更顯優勢。多年來,理工與醫學一直是台灣年輕人最嚮往的兩大科系,每年都居大學錄取分數的排行榜前茅,由於長期吸引台灣最優秀人才投入,也造就台灣電子業與醫學水準,均可居世界領先地位。

而且,台灣重視理工與醫科的情況,與很多國家非常不同,在華人世界中也不多見,例如香港、新加坡沒有很強的理工人才、至於中國大陸年輕人則對考醫科興趣缺缺,台灣在這兩大領域累積最多人才及研發能量,也形成產業發展最堅實的基礎。

因此,Bio與ICT的整合儘管困難,但卻是台灣現階段最重要、也最具利基的發展方向。我常想,愈是困難的事情,若能挑戰成功,所創造出來的價值當然就愈高,台灣確實應該為下階段的發展,訂出困難一點的目標,才不致於辛苦建立起來的江山,輕易地就讓競爭者超越。而且,這項艱難任務由最具ICT實力的交大帶頭發起,也的確是實至名歸,未來的成績相當令人期待。

其實,交大整合Bio與ICT的努力早就已經開始,從生醫資訊、生醫材料、生醫器材、生醫科學等四大領域,投入到雲端照護、生醫感測、藥物開發等應用,並著手開發影像、光電、資訊、奈米藥物傳遞、奈米分子藥物等跨領域研究,這些投資都已陸續看到成果。

今年二月中, 交大傑出校友劉文泰教授,歷經二十多年的努力,終於完成電子視網膜的臨床實驗,並獲得美國聯邦食品暨藥物管理局(FDA)的核准,未來在美國將可合法植入人眼,造福因視網膜變性而失明的病患。至於與劉文泰教授一起參與此項研究的交大前校長吳重雨,也將他畢生研究半導體的經驗,投入到視網膜晶片的開發,希望研發出另一種更進步的「新世代視網膜晶片」,希望能讓盲人在看得見之外,還能看得清楚。

為了推動BioICT的轉型工作,兩年前交大就邀請陽明大學校長吳妍華來擔任交大校長,吳妍華本人就是生物醫學專家,在陽明校長任內辦學卓著,到交大後更是盡心盡力,轉型難免牽涉到原有方向目標及組織人事等變動,沒有包袱的吳校長意志堅定、大步邁進,成為交大推動BioICT的不二人選。

台灣一向不缺乏願景,但最欠缺的是執行願景的堅持與努力,除了吳校長的努力外,BioICT的計畫更獲得許多交大校友的支持,許多校友出錢出力,連在校學生都自動發起「交傲計畫」,每人捐出五五O元,也讓交大這次的募款,成為集眾人之力的捐獻,有別於以往單靠一個人或一家企業的型態。總計至四月八日為止,已有六一O人捐款,並募得四.四五億元,預計在交大舊校區蓋一個跨領域生醫工程大樓賢齊館。

目前擔任交大校友會理事長的蔡豐賜,此次號召許多同屆校友慷慨解囊,他邀請同學們到家裡,一個晚上就募得上億元。蔡豐賜過去投入慈善機構做志工,如今則把精力放在交大的BioICT上,他說,以前台灣人捐錢,大部分捐給慈善機構,很少人會捐錢給學校,因為大家都覺得「教育是政府的工作」,可是,許多人把小孩送到哈佛、耶魯等傑出的美國長春藤聯盟,但這些學校辦得那麼好,其實都是靠校友捐錢出力,才能做出傲人的績效。

生活在台灣,我們歷經了兩次政黨輪替,大家心裡都很清楚,台灣的政府已經沒有能力推動什麼改革,所以奉勸大家,就別奢望政府會幫忙做什麼事,以前企業是如此,現在學校也是如此。即使是國立大學,也要自己想辦法籌錢,這次交大的轉型,又再次證明這個令人難堪的事實。

過去二十年,我只要人在台灣,每年校慶都會回學校看看,早期當然是為了採訪,現在則是回去看看熟識多年的學長,並和已逐步邁入中年的老同學聊聊天。許多在科技業奮鬥一輩子的大老們,如今從第一線退下來,難免都要經歷生老病死等苦痛折磨,也讓他們對生醫產業投入更多的關注,不僅想要解決自己的問題,也希望可以造福大眾,這可能也是台灣從電子產業發展到生醫產業,一個順其自然又難以迴避的趨勢吧!

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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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