【Demo Show2013】 23 組團隊PK!iCHEF、瑞德感知科技、VoiceTube獲評審團大獎
【Demo Show2013】 23 組團隊PK!iCHEF、瑞德感知科技、VoiceTube獲評審團大獎
2013.12.12 | 創業

由《數位時代》主辦、今年正式邁入第三屆的「2013 Meet Neo Star創業之星Demo Show」,今(12)日於台大醫院國際會議中心盛大舉行,最後由iCHEF (首)、瑞德感知科技(貳)、VoiceTube (参)獲評審團前三名,另外太和光iCHEFMy83 保險網iFit 愛瘦身博晶醫電瑞德感知科技也分別獲得特別獎。本屆17位評審團對23組demo團隊,在軟硬整合、實用工具、社群服務、行動應用等領域的創新表現,都留下深刻印象,期許再拓展市場、躍升為國際化企業。

本屆活動除有創業團隊demo之外,也安排兩場專題演講。首先登場是《獲利世代》叢書監製、Business Models Inc.執行長范德皮爾(Patrick van der Pijl),他以「New tools for start-ups」為題,提醒台灣創業團隊「商業模式」的重要性。他表示,既有的商業模式已死,現在的創業團隊需要新的工具和技巧。他提出了幾個關鍵元素,供新創公司思考:「顧客是誰?你要給顧客什麼?你要如何把產品給顧客?如何維繫顧客和你的關係?如何為顧客增加價值?如何找到關鍵價值?誰是你的關鍵合作夥伴?產生了多少收益流?」范德皮爾認為,新創公司是一個暫時的狀態,必須從中尋找可複製的商業模式。同時他也建議新創團隊要走出辦公室,找到顧客,並親自去認識他們。

范德皮爾於2009年參與監製由45國、470位作者合力完成的《獲利世代》,目前已翻譯超過25種語言,專精於商業模式的設計與創新、策略願景、圖像化溝通等,曾協助Toyota、Fujitsu、Intel、Microsoft等企業或組織,建立與檢視商業模式。

《獲利世代》叢書監製、Business Models Inc.執行長范德皮爾(Patrick van der Pijl)

Business Models Inc. 執行長范德皮爾(Patrick van der Pijl) 

第二場演講則由連續創業家、優必達及曜碩科技創辦人郭榮昌以「挑戰巔峰,實現創業藍圖」為題,分享創業路上的轉折與突破。郭榮昌認為,自己的血液裡有創業的DNA。他以自己的實戰經驗,對在場的新創企業提出幾個建議。第一、創業者不要做「Me too」,要找到自己的路。第二、要能忍得住寂寞,了解「創業是孤獨的」。第三、創業過程中,除了相信自己的直覺之外,也要從Big Data中找到靈感,用客觀工具分析。第四、創業過程中容許犯錯,可是要在「做中學」,遇到錯誤時要迅速更正。最後,他認為創業要隨時保持熱情。定期讓自己獨處,透過自我檢視和沉澱,喚起對創業的衝動。

郭榮昌曾在2000年創辦手機軟體公司曜碩科技,並在4年後以新台幣24億元與日本上市嵌入式軟體公司Aplix合併;之後在2007年創辦優必達科技,成功與NTT DoCoMo和Samsung等企業合作,並獲得NTT和Samsung投資。
優必達及曜碩科技創辦人郭榮昌
優必達及曜碩科技創辦人郭榮昌

今年總計有23組團隊參與「2013 Meet Neo Star創業之星Demo Show」,每組團隊以6分鐘時間,上台展現各自的創新服務。最後的優勝團隊為:

評審團首獎:iCHEF
評審團貳獎:瑞德感知科技
評審團参獎:VoiceTube
特別獎/創新商業模式新秀獎:太和光
特別獎/創新中國潛力獎(共2名):iCHEFMy83 保險網
特別獎/海峽兩岸明日之星獎 (共3名):iFit 愛瘦身博晶醫電瑞德感知科技
評審團首獎

iCHEF 獲評審團首獎(左為頒獎人評審團代表-《數位時代》社長陳素蘭)

評審團貳獎

瑞德感知(右)獲評審團貳獎(左為頒獎人評審團代表-華鴻創投集團副董事長兼總經理顏漏有)

評審團貳獎:瑞德感知科技 評審團参獎

VoiceTube(右)獲評審團參獎(左為頒獎人評審團代表-研華科技公司技術長陳贊鴻)

太和光(左)獲得特別獎-創新商業模式新秀獎(右為頒獎人-方略管理顧問總經理林志垚)

iCHEF(左)、My83 保險網(中)獲得特別獎-創新中國潛力獎(右為頒獎人-創業邦投資總監方平潮)

特別獎/海峽兩岸明日之星獎

iFit愛瘦身(左2)、博晶醫電(左1)瑞德感知(右2)獲得特別獎-海峽兩岸明日之星獎(右1為頒獎人-開銳創富總顧問李倩)

參與今天活動的23組團隊,包括:社群服務-Fandora映雲科技Fiito飛圖科技iFit艾絲資訊MY83保險網 上恩資訊Pingluweb評律數位資訊VoiceTube紅點子科技;行動應用-inWedding天橋科技Jome奕朋科技MoneyCoin暘碁資訊MusicPlayAlong可來音樂POP五木一子;軟硬整合-HeartWave博晶醫電Phind凡淂數位Serafim Tech碩擎科技THLight太和光Thunder Sensing瑞德感知科技Tiny Finder尋覓科技;實用工具組-EagleEye紅門互動HappyCloud智慧雲管家Hope Bay和沛科技iCHEF資廚管理顧問LongGood龍骨王Speedpass史畢派司

在評審團方面,總計17位,包括華陽創投集團董事長王韋中、創業邦天使基金(北京)投資總監方平潮、TMI台灣創意工場投資長何明彥、證券櫃檯買賣中心上櫃審查部協理李愛玲、開銳創富投資管理(廈門)總顧問李倩、方略管理顧問總經理林志垚、群聯電子董事長特別助理官振華、聯發科技本部企業發展負責人許家碩、中華開發直接投資部經理鄭茜鏵、之初創投合夥人程九如、研華科技董事長暨執行長劉克振、Cherubic Ventures心元資本創始合夥人鄭博仁、新橋聯合創投合夥人林文昌、華鴻創投集團副董事長兼總經理顏漏有、微軟創投加速器中國駐企技術官沈強、中華民國創業投資商業同業公會秘書長蘇拾忠及《數位時代》社長陳素蘭等,選出今年最值得注目的台灣新創團隊。

 

看「Demo Show2013專題」其他報導

延伸閱讀:
2014/1/9-1/10【視覺化x系統化架構:成長與轉型─企業策略工作坊】
全球超過十萬人使用的革命性商業模式設計!透過2天工作坊實地演練,讓您學會如何運用商業模式九宮格(Business Model Canvas),從設計、驗證、傳達到落實,邁向企業成長與轉型之路!
活動時間:2014年1月9日(四)至1月10日(五)
活動地點:犇亞國際會議中心
立即報名或按此進入活動網頁!

關鍵字: #Meet創業之星
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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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