企業真的需要顧客長嗎?
企業真的需要顧客長嗎?
2013.05.15 | 科技

「首席顧客長」(CCO,Chief Customer Officer,亦有人稱Chief Client Officer)是公司欲解決客戶疑難雜症的最有力資產,並且協助公司建立長期競爭優勢,保留高利潤顧客,同時透過有效的顧客策略,驅使顧客更願意買單。研究業者Forrester早在2011年就提出已經邁入「顧客至上」的年代,比起以往任何時候都需要多加注意顧客的一舉一動,企業要開始將顧客經驗納入企業守則之中,而不再只是說說而已。

「顧客至上」的年代也讓大家正視CCO顧客長一職;一般來說,成長中的企業認知到:其實組織中並沒有專責之人擔起最終的客戶體驗,大部分組織是由多個部門共同擔起這個責任,包括行銷、業務、專業服務、客戶經理、客戶服務、法務、和會計,都有可能涉及此責任。

Gartner今年舉辦的Customer 360會議當中,指出目前已超過2千家公司設有CCO一職,而且數目還在增加中。你或許會想:公司真的需要CCO嗎?其實未必,執行長請先考慮以下三點建議之後,再決定是否需要聘僱CCO:

1. 難以界定的角色

CCO是公司裡的新角色,面對的任務相當廣泛,而且也很模糊;CCO職責通常囊括顧客服務、找到新顧客並且想辦法留住新顧客、以及最重要的:負起顧客權益之重責大任,這也是許多組織最缺乏的部分。

CCO集所有顧客關係於一身,要確保品牌和顧客之間建立起的長期價值,雙方皆可受益。因此,從本質上來看,CCO需要和顧客有著非比尋常的深度關係,這樣的廣泛又模糊的角色描繪,往往會阻礙公司找到適合的CCO。

2. CCO難以找到,也難以留任

CCO必須要有多方經驗,包括行銷、業務、通路、客戶服務等,才能針對整體組織執行各種深度計畫,因此能坐上這個位置的人,很難從外界引入空降;事實上,55%的CCO是內部員工晉升,平均為公司效力的時間超過七年。

成功的CCO可以協調部門間的改變,對於此艱鉅挑戰需要員工和合作夥伴的通力協助,因此這個角色不只是需要領導力,還要具備影響力和信任度。

由於CCO平均任期只有26個月,因此在管理高層當中相對弱勢,再加上又得面對嚴峻壓力和不斷出錯的可能,因此要找到合適的CCO是非常不簡單的任務。

3. 企業需要CCO這樣的角色嗎?檢視更深層的企業問題

在聘僱CCO之前,執行長要考慮以下這個邏輯性問題:為什麼需要這個人在前線打頭陣?是因為企業文化已經忘記顧客的重要性嗎?還是因為顧客聲音被壓抑而無聲了?如果企業管理團隊將顧客意見和價值觀分開,那麼所面對的是系統性的問題,如果不先解決,找來CCO不過也只是個救急方案。

打算要讓團隊加入CCO之前,必須要全面性檢視業務,是否要打造以顧客為中心的業務?是否透過社群聆聽顧客意見?是否記錄下顧客意見並改進?是否衡量策略方向正確,讓顧客接受企業品牌?

出自VentureBeat

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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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