台大成立天使基金,6億資金年底前到位
台大成立天使基金,6億資金年底前到位
2014.05.06 | 創業

為了支持學生創業,台大天使基金募集中,台灣大學副校長陳良基指出,希望在今年底可以開始投資新創團隊,協助初期創業的學生渡過第一輪資金難關。


相較一般創投公司多投資已經開始獲利的新創公司,台大天使基金欲投資初早期創業團隊。(圖片來源:截圖自創業中國

台灣大學繼2013年成立天使俱樂部,召集產業界業師提供人脈及輔導協助,10月成立台大車庫,創造校園的創業環境,台大每年有8千名畢業生,陳良基希望每年台大至少可成立100家新創公司。陳良基表示,學生創意都很棒,有學生募了50萬,但還缺50萬來找他,問:老師你可不可以幫忙?面對許多自己一手鼓勵的團隊,「不鼓勵好像打他一巴掌,也打到自己嘛。一次還可以資助,但再多就沒辦法。」陳良基笑著說。

碰到問題就去解決問題,陳良基發現史丹佛的學生創業不需要傾家蕩產,因為有天使投資人會幫助學生。於是,他推動成立天使基金,希望提供台大學生創業的養份。

天使基金預計總共募集6億資金,每年將投入1億資金支持新創團隊,當作學生新創團隊的第一筆資金。陳良基舉台積電為例,當初第一筆的幾百萬資金是工研院電子所投入,才讓其他大公司願意投入資金,所以,他認為第一桶金很重要,給學生的錢不必多,但要讓學生知道這個點子有價值,畢業不去找工作,而先拚看看新創事業。

天使基金規劃用7年時間建置台大創業環境,7年後有些新創公司賺錢,再回填基金,形成良好的循環。陳良基號召業界老闆,一人投入3千萬,目前已有4-5位老闆願意加入,確定包括鑽石生技基金董事長路孔明、金車董事長李添財等,天使基金預計年底可上線。

陳良基說,學生創業初期比較不會得到創投的青睞,天使基金投資的項目不限任何領域,只要是年輕學生的創業都鼓勵,亦不會重科技輕人文。初步規劃以資助台大學生創業為主,目前交大已有交大基金,陳良基也幫成大籌備基金,其他學校有需要也會幫助,未來希望不分學校,年輕人自己就創造網絡。

此外,會由業師輔導團隊,從中篩選優秀的團隊投資。學生創業團隊下一步所需的第二筆資金,將再媒合創投資金投入,陳良基也與矽谷創投談好合作,未來優秀的團隊將會直接到矽谷受訓,對方願意提供經費及訓練資源。台大亦成立「創業工作坊」,陳良基用一整天的時間教導校內各學院教師創業知識,讓更多老師協助學生創業,未來也將成立教師創業俱樂部。

關鍵字: #矽谷
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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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