【舊金山現場】思科鼓勵創新,成立科技基金挖掘前瞻點子
【舊金山現場】思科鼓勵創新,成立科技基金挖掘前瞻點子
2014.05.22 | 科技

「思科的創新來自於內外部,我們相信每一個兆元商機的點子來自於各地,而思科的投資策略某方面其實也正確反映出接下來公司的市場策略與科技趨勢走向,思科研發與先進科技部門資深執行副總Joel Bion說。

思科總裁錢伯斯(John Chambers)也指出,「思科一直以來都朝著創新方向而努力,做為全球國際大廠,我們必須勇於改變,而且要跑在比我們的客戶更前面才行。」身為全球網路和通訊設備大廠,思科每年平均在R&D研發上投入59億美元,公司內部為了鼓勵創新,特別成立了一筆科技基金(Cisco Tech Fund),專門用來挖掘、育成、深化許多創新點子。

(圖說:思科總裁錢伯斯(John Chambers)說,要知道一個點子創新是不是成功,他喜歡坐下來多和客戶及合作夥伴聊聊彼此的想法。)

2012年開始成立的科技基金,目是希望公司在前瞻技術和產品研發上,面對更長遠的未來能確保有不斷的突破和發展,而不僅僅是滿足於現狀。目前這筆基金有1000萬美元,用來支持內部工程師們從想法誕生、原形、展示、修改、育成、到最後成為真的產品過程中的任何花費。

特別的是,科技基金底下的每一項專案進行,都是由思科內部的工程師主導,並可能會橫跨許多部門合作,甚至是和實習生及第三方單位去共同努力將想法孵化成形,如今,科技基金已經支持了內部的18項創新專案,有一些甚至已經被直接採用、整合至現有的產品線中。

思科全球超過2萬5000名工程師,會不定期提出新的想法或是產品概念,每一季會經由內部的加速創新單位提交,並與其他點子競賽後,慢慢往上層通報。現階段,思科在全球各地擁有13,000多個專利,包括7000多個軟體專利及900多個服務專利。

Joel Bion表示,對思科來說,開放性創新尤其重要,因為這是汲取各領域、各人才產業、專業知識、及想像力匯集的重要管道。舉例來說,思科藉由內部針對工程師們所舉辦的黑客松大賽(Hack-a-thons),近期就特別朝萬物互聯(IoE, Internet of Everything)做了很多的腦力激盪大挑戰。

為了搶先掌握萬物互聯的趨勢和先機,思科也成立了IoE創新中心,要讓全世界的合作夥伴、客戶群、產學界的研究單位以及新創公司,都能有機會來此交流,甚至有進一步的合作。

不過,有科技基金的支持,思科顯然還覺得不夠。思科內部的「科技雷達(Technology Radar)」則是設計用來提供公司內部能有效地、有系統地去抓住並且具體化某些潛在、或是即將起飛的未來科技,像萬物聯網就是其中一例。

科技雷達在思科內部其實算是一個小組團隊,簡單白話來講,也可說是公司裡專門的市場分析研調部門,專門蒐集、觀察,全球各地的科技趨勢,還有學界、實驗室裡的研究發展,透過不斷去追蹤,再結合市場狀況,去推估未來的科技發展。

這其中,當然也會列出思科未來可能面臨的競爭對手會有哪些,機會與威脅又是如何,然後思科的重大策略決策高層就可以趕快想,要如何因應這些可能造成的正面及負面影響,科技雷達所看的除了短期五年內可能發生的事,還有未來十年和二十年的長遠事件。

全球許多國際科技大廠拚創新,確實都很有一套自己的方法,不論是從內部的小組、團隊到中小型或更大型的實驗室,直設在公司內部,或獨立於公司之外,都是專門負責提供相關科技發展情報給總部,並一面做前瞻的科技研究,綜看國外非常有組織和長期系統性地培養創新風氣與人才,台廠似乎在這方面應該還有很長的路要繼續走下去。

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關鍵字: #思科 #物聯網
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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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