SAP用大數據,助德國隊贏世足
SAP用大數據,助德國隊贏世足
2014.07.15 | 科技

今年世足贏家德國隊隔了24年再度拿下冠軍獎杯,除了球員的優秀表現,總教練勒夫的秘密武器是「大數據」。歐洲軟體大廠思愛普(SAP)和德國足協合作,透過SAP Match Insights足球解決方案,在SAP HANA平台上運行,協助教練從大量的訓練數據中發現球員的優劣勢,進而擬定最適合球隊的戰略,成功帶領德國隊聰明奪冠。

(圖說:SAP將德國隊球員的即時資訊傳到HANA平台上,助教練掌控球隊狀況進而擬定戰略。圖片來源:吳韻萱攝)

SAP大中華區總裁紀秉盟(Mark Gibbs)說,德國隊球員穿的鞋子有感應器,可以記錄速度、平均步數等,加上有高速攝影機進行拍攝,SAP捕捉到球員的細節動作後,會將即時資訊傳回SAP HANA平台,教練只要拿著平板電腦,就可以在Match Insights的介面上,針對球員的優缺點分析球隊狀態,並隨時調整戰略。「SAP就像德國隊的第12個球員」,紀秉盟說。

據統計,10個足球員若用3個球進行訓練,10分鐘就能產出700萬個可供分析的數據。SAP Match Insights要處理這麼龐大的資訊,需要有極快的處理速度。這不是SAP首次進軍體育界,在世足德國隊之前,SAP還曾幫助NBA球隊及賽車手提供數據,為球員或賽車手制定出最適合的投球位置或最合適的車型。

HANA平台簡化用戶體驗,創新更快

雖然坐擁龐大的數據金礦,但SAP的課題是如何簡化用戶體驗。SAP是全球企業軟體龍頭,為首度提供企業資源規劃(ERP)的領導廠商,但隨著企業所儲存的資料不斷累積,系統也越來越笨重。據統計,全球只有7%的資料被標籤化(歸檔),更只有1%的資料被有效分析。企業所需的IT創新預算也被維持資料存儲的成本壓縮,一般企業將三分之二的IT預算用於維持現有資料,剩下的三分之一才用於創新。

紀秉盟指出,SAP透過HANA平台優化使用者經驗,並簡化企業使用資料的流程。在使用HANA平台後,企業的資料傳輸速度平均提升86%、資料儲存規模從平均7.1TB降至1.8TB等。另外,SAP也基於HANA平台發展SAP Cloud,用單一即時業務平台運行所有SAP應用軟體,並管理海量的大數據。紀秉盟說:「在這個開放系統中,上千合作夥伴與新創者將能帶來更多創新能量。」

Design Thinking量身打造平台,創新更多

因為看到創新的重要,SAP也拋開以往只為企業客戶提供單一軟體服務的模式,用「Design Thinking」概念針對客戶打造最適合的平台。SAP中國創新業務專家于嶸指出,以往SAP是軟體供應商,但現在轉型為客戶的合作夥伴。SAP四年前先從美國開啟「Design Thinking」模式,兩年半前進軍大中華區。

以中國某老牌零售商為例,因受到線上購物風潮衝擊找上SAP,SAP和該品牌舉行為期兩天的Workshop,找到適合品牌客戶的服務模式,包括用App記錄消費者的購物紀錄,App並根據家居情境提供產品資訊或購買連結等。例如用戶刷牙洗臉時可點開App的「浴室」區,會有上次在該超市購買的洗面乳資訊,以免太久沒用過期,還能拍攝每日照片記錄膚色變化,借此得知產品功效。

SAP看準雲端、移動、大數據時代的來臨,儘管步入中年(42歲),仍能從原本的ERP領域,將服務拓展至CRM(客戶關係管理)、財務管理和商業分析,助面臨經營困境的企業客戶產生新的附加價值。

關鍵字: #SAP #大數據
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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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