轎客症候群
轎客症候群
2013.06.27 |

當公司變好、變大之際,要擴張也要避免引進想搭便車的「轎客」型工作者,以免新加入者數目眾多,又無法融入原有團隊,讓原有組織內的「轎夫」被稀釋,好公司在一夕之間變成無能的公司。

台灣最知名的手機公司宏達電(
HTC),今年從高點墜落,股價從1300元,跌到只剩300元,執行長周永明坦承公司需要大整頓,才能重新出發,他期待HTC會重返榮耀。

短短的幾句話,道盡了好公司的問題。周永明沒有多說,我卻感同身受,因為我也曾歷經相似的狀況。當一個公司歷經成功,就會犯一些錯誤,而一旦再遭遇困境,這些錯誤都會糾結成組織結構上的矛盾,成為經營障礙。

這種好公司落難的現象,我稱之為「轎客症候群」。

1995年,我在台灣創辦電腦家庭雜誌(PC home),獲得大成功,公司很快變成擁有多種雜誌,同時經營網站的單位,股價也曾高達數百元。隨著營運提升,公司快速擴張,成立了許多新的部門,也從外界引進了許多能人異士,規模超出創立時甚多。

剛開始我們還陶醉在成功的光環中,但隨著成長趨緩,組織內的衝突就逐漸出現。內部雜音變多、步調不一、工作態度也不一樣,應變能力、執行力、問題解決的能力都變壞。我發覺我們不再是原來那個高效率的團隊,而問題的癥結就是那些在公司變好、組織快速膨脹時加入的新成員;這些人我稱之為「轎客」,而這種問題則稱為「轎客症候群」。

在公司尚小,仍為存活努力打拚之時,所有員工都會凝聚出共識、培養出共同的價值觀、工作態度、工作方法,大家團結一致,形成高效率的團隊,這是公司經營改善、變好的核心原因。
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適當的規模、精準的分工、良好的默契、生死與共的情感,而領導者的能力,也適足以帶領這個團隊,這是好公司的團隊模型。
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**可是公司變好,然後變大,就會吸引許多想搭便車的人進入。這些人當然不乏能力出眾之人,但也都難免有進入好公司享福的心情。再加上這些人來自四面八方,想法各異,如果新加入者又數目眾多,不但不能融入原有的團隊,反而使原來精實、效率、和諧、團結的組織文化出現突變。這時候,如果外部的營運狀況仍然良好,那還有時間磨合,重新整合成一個有效率的組織。

萬一不幸,外部環境變動,成長不再,組織就會瀕臨停擺,無力應變。這就是「轎客症候群」,因為新加入太多的「轎客」,讓原有組織內的「轎夫」被稀釋,好公司一夕之間變成無能的公司。

我花了很長的時間整理PC home,一直到把所有的「轎客」都變成「轎夫」,重新融入團隊,然後再把所有死性不改的「轎客」請走,公司才重新回到正軌。

**公司變好是每個經營者夢寐以求的事,但變好之際也要注意避免快速擴張;要擴張也要避免引進「轎客」型的工作者,否則都逃不了「轎客症候群」的折磨。

**何飛鵬
城邦出版集團副董事長、商周出版發行人。曾任《卓越》雜誌、《保險行銷》雜誌總編輯,曾被金石堂書店選為1997年出版風雲人物。何飛鵬部落格 

資料來源《經理人月刊No.94》

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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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