【創業小聚年會】最壞時代,就是創業最好的時光
【創業小聚年會】最壞時代,就是創業最好的時光
2013.06.26 | 創業

創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會今日(6/26)在台大國際會議中心舉辦,連續創業家、奇想創造執行長謝榮雅矽谷投資育成中心500 Statups大中華區合夥人馬睿,以及身兼連續創業家和投資者的TMI台灣創意工廠合夥人許安德,都接力上台分享自身經驗。

謝榮雅以設計師角度出發,暢談創業中的「創新」意義,他指出,過去產品生產過程是先開規格,再照著做,卻沒有貼近使用者。但整個生產流程都應被完全顛覆,要創新,就必須先探索市場需求,才來定義產品。謝榮雅舉大家熟知的IKEA為例,它重新替消費者塑造了全新的購買情境,過去在五股的家具名床店,床、櫃子、餐桌都各自獨立為一區;但IKEA卻將所有產品放在一起,打造出吸引消費者的情境,「本來只想買桌子,最後可能因為配起來很好看,就連櫃子也一起買回去了,」謝榮雅說,這就是創新的成功典範。

另外謝榮雅也認為,設計師應該著重改造整體生態系統(eco system),而不是只設計馬克杯、調味罐。「當今環境還有很多缺陷,還有許多未被滿足的地方,這些都是設計師、創業家可以跳進來解決問題的機會。」

500 Startups大中華區合夥人馬睿則說,創業之火,已經在全世界開始燃燒,500 Startups積極在全世界尋找有潛力的創業團隊,而台灣也有拼貼趣(PicCollage)Cubie MessengerPOP前進矽谷進入500 Startups育成。馬睿說,現在中國每個月、甚至每周都有新的加速器(Accelerator)出現,這是一件全球化的趨勢。

TMI台灣創意工場合夥人許安德則以東南亞創業為主題,比較了台灣和整個東南亞區域國家的創業機會與資源。六月初在新加坡舉辦的亞洲創業盛事Echelon,韓國和泰國都分別有20多位創業家代表前往參加,並獲得政府補助;台灣有40多位創業家參加,是所有國家中人數最多的,但大家全都是自費前往。「這就是差別,」許安德感嘆地說。

許安德認為,在亞洲五小龍中,台灣是創業環境最差的國家,問題有很多,包括生態系統不健全,市場太小,對於非硬體的創業投資太少,另外政府也缺乏正面助力。

但也並非沒有機會,機會就在於台灣的人才優秀且積極,越來越多台灣團隊在國際上被看到。而針對市場太小的問題,事實上人口廣大又集中的東南亞正是台灣的好機會,在東南亞國家,還有很多基本的點子可以在那賺錢,且當地對國外平台的接受度高,例如Facebook、Google使用者眾,而台灣的鼎泰豐、貢茶在泰國等地也相當受歡迎,台灣的網路服務要進軍東南亞,絕對還有很好的機會。

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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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