【創業邦】 理查‧布蘭森~創業成功的三個前提
【創業邦】 理查‧布蘭森~創業成功的三個前提
2013.07.23 | 科技

英國維珍集團創辦人理查‧布蘭森在《創業邦》雜誌專欄中分享了創業成功的三大前提:化繁為簡、萬事起頭難、樂在其中。他說,「假如每天早上你迫不及待地想要工作,而且也很享受工作,那你就離成功不遠了。」讓我們一起來看看理查‧布蘭森的分享,同時也檢視一下自己是否擁有這三大要素,並正走在通往成功的道路上。

最近,我在我的家鄉牛津郡舉辦了一年一度的《星期日泰晤士報》100個重要事件的活動。論壇上匯聚了一百家發展迅速的英國私有企業的領導者、很多大型企業的領導者、一些來自南非約翰尼斯堡布蘭森中心的創業者,另外,還有維珍資助的英國政府創業貸款項目的負責人。我們彼此分享著關於成功和創新的故事。在我看来,要想讓自己創業成功而且有創新,必須注意以下三點:

1. 化繁為簡
能夠改善人們生活的想法是最好最成功的。有這樣想法的創辦人通常經歷過挫折,從而有一個簡單的計劃,專注於一項產品或者服務。Ella’s Kitchen的創辦人Paul Lindley就是因為女兒不吃飯,才開始了他現在的這項事業。他想為女兒,也為其他孩子和他們的父母創造一個產品,使得用餐時光不再無趣。Paul設計了一個具有創造性的產品──一個色彩斑斕的用來裝食物的消毒袋子。這產品贏得了無數父母和兒童的喜愛,並讓英國市場的領導者,如亨氏和Hipp Organic措手不及,因為它們仍舊使用過時的玻璃瓶。如今,Ella’s Kitchen已經占據了英國市場19%的份額,並且市面上到處充斥著山寨產品。正如Paul自己所說的,他真的很熱愛這份工作。他的成功秘訣就是,不僅解決自己的難題,還幫助其他家庭解決問題,從而成就一番事業。

2. 萬事起頭難
首次創業幾乎沒有成功的。如何客觀看待失敗,是衡量一個剛剛創業的創業者的標尺。事實上,失敗乃成功之母。因為,具有建設性的設想常常是在企業瀕臨倒閉時想出來的。如果你是一名創業者,而且你的第一次創業沒有成功,那麼歡迎你加入我們。每個成功的企業家都經歷過幾次失敗。在美國,在確定投資前,大多數投資人都會關注創業者過去的經歷。並不是因為他們擔心創業者的過往,而是因為他們想要看看這個人是否能夠經受得住困難的打擊。如果想要長期從事這一行,能屈能伸,是一名創業者必備的素質之一。在南非約翰尼斯堡,和營運布蘭森中心的團隊聊天,我深深地被Dylan Jonsson的故事所吸引,因為他的故事恰恰印證了創業者臥薪嘗膽的道理。Dylan是一名技藝精湛的廚師。早些年,他開辦了一家餐廳,後來因為經營不善破產了。然而,他又開始了第二次創業,創辦A Thyme to Dine。這是一家與眾不同的餐廳,在經營餐飲業務的同時,還售賣4種不同香料的巧克力。不管當初看到自己的餐館倒閉有多傷心,Dylan詮釋了什麼是成功之路。如今,他的一些調味料和即溶飲料已經被兩家南非的連鎖店採用。他正打算把他的成功推廣到全球。

3. 你幸福嗎
如果你不喜歡當一名創業者,那你就入錯行了。每天早上,你迫不及待地想要工作,而且也很享受工作,那你就距離成功不遠了。你將創造一個積極向上的氛圍,你的事業也將欣欣向榮。Keith Bete是布蘭森中心的企業家,他很好的詮釋了這個態度。他是非洲一位著名的人道主義者,在Ubuntu創立了Ubuntuism 服裝公司,他的目的是建立一個和平繁榮的社區。在那裡,大家有福同享,互相尊重。他的活力和熱情極富有感染力,每個遇見他的人都想要買一件他賣的T恤,並且樂意去了解他的公司。

以上這三個特點是否對於你的創業過程有所幫助?如果你基本上能做到這些,那你就可以信心十足地去迎接未來的挑戰。

 

出自創業邦

關鍵字: #創新創業
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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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