創投教父在中國
創投教父在中國
2006.03.15 |

近三十年的投資生涯中,約翰‧杜爾(John Doerr)投資過、SUN、康柏、亞馬遜、網景(Netscape)、Lotus、賽門鐵克等許多矽谷的著名公司。一九九九年,他以一千二百五十萬美元投資Google,到去年Google上市,其手中股票市值達到了十八億美元。杜爾在開完CEO交流會後的午飯前夕,約翰•杜爾接受了《二十一世紀經濟報導》的專訪。

Q:從一九八○年開始,你從事創投行業已經二十六年,而且取得一次次的成功神話,你有什麼秘訣?
A:我們成功的秘訣就是,尋找到一個很好的、具有開創性的合作夥伴,這很重要。然後利用合作夥伴和先進的技術來建立強大的市場,並且建立偉大的團隊,這樣就會擁有持續的全球經營業績,並且盡力去幫助這些公司建立新的商業模式。

投資公司也要投資團隊

Q:你能夠通過Google來分析一下,你是如何的不拘傳統?
A:一九九九年,我碰到了佩奇和布林。我是主人,他們是客人,他們來拜訪我。他們那時候還在史丹福大學,沒有畢業。他們對我說「約翰,我們正在做一個很大的生意。」他們給了我一份計畫書,我問他們的生意有多大?他們告訴我,「一百億美元。」我差點從椅子上掉下來。雖然這聽起來很難相信,但是他們是對的。他們做得最重要的兩件事情是:首先他們發現了技術和商業相結合的模式;第二點,他們有傑出的團隊,雇用了許多非常聰明的人來從事這項重要的工作,他們說要使全球所有的人都有機會獲取全球範圍內的資訊,這是一個偉大的目標。

Q:你怎麼評價Netscape的失敗?
A:我不認為是失敗的,Netscape的投資是很成功的,美國線上公司同意支付一百一十億美元購買,這就意味著任何在投資人都獲利。Netscape是個開創性的公司,它帶來了網路化時代,Google所帶來的則是幫助人們尋找需要的資訊,同樣是偉大的創意。

能源市場機會無線

Q:你認為下一個Google會出現在哪個地方?
A:能源行業。能源是一個巨大的市場,能源市場很久沒有被投資了,我們的方向是,能源儲備,發現新能源的方法,或者是能源更加清潔。我們稱這個領域為「綠色工程」,我們已經投了五家這樣的公司,我們認為這是一個巨大的市場。人人都同意今後四五十年,最大的趨勢是城市化。湧入到城市的人口將會是現在的三倍,並且許多城市化會發生在亞洲國家,這意味著今後五十年每年要建一個曼哈頓一樣大的城市,所有的這些人都需要純淨的水、能源、交通,高品質的居住環境,和醫療保健,這些都是投資機會。

Q:你認為中國網路的機會在哪兒?
A:中國網路處於發展早期,還沒有哪個企業可以主導整個行業,因此有很大的發展機會。比如中國手機用戶非常多,所以我對中國的無線連接、語音和通信領域最有興趣。

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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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