蔡銘桔將叛逆轉為創業動力
蔡銘桔將叛逆轉為創業動力
2006.01.01 | 人物

Profile
蔡銘桔 中華龍網董事長兼總經理 1968年次,勤益工專電子工程科畢業。經歷:華隆微電子IC布局設計工程師、製程整合工程師、科學園區NII訓練課程講師、龍網科技網路技術部經理、資訊安全處處長,2002年創立中華龍網。

乍看五十七年次的中華龍網董事長蔡銘桔身上那幾分滄桑的味道,還真讓人以為他是個漂泊不羈的藝術家,而非一個優秀的企業經營者。他從小一路念後段班、讀升學率差的學校,不愛念書但是興趣廣泛,高中沒畢業就參與職業樂團演出,畢業後還去台視報名演員訓練班,做了一陣子跑龍套的演員。
直到有一天認識了一個北上補習準備考大學的朋友,跟著這位朋友走進他南陽街的宿舍,蔡銘桔被鴿籠般大的空間、艱苦的讀書環境嚇了一跳。於是他開始認真思考,這麼多人這麼努力去追求人生更多的機會,那麼「自己這樣輕鬆能過多久」?
受到刺激後,蔡銘桔很快便下定決心,考上勤益工專電子科。不過他花在念書的時間不多,繼續玩樂團、學打拳。當時台灣好鼓手很少,他以技巧純熟出了名,許多大學樂團拉他一起新竹、台中巡迴表演。當兵時加入藝工隊,退伍後就繼續做專業鼓手,一做就是三年。直到學生時期同團的人一個個離開,他在白天漸漸做起了半導體器材的銷售工作,再轉到新竹科學園區做全職的IC布局設計工程師,算是正式走入IT業。

病毒危機激發創業契機

在半導體業的工作雖然穩定,卻無法讓蔡銘桔忘卻對網路的熱情,他早在一九九二年就開始用Unix系統「玩」網路了,當時網路僅是學術性功能,沒有後來的網際網路,也沒有微軟視窗,最多用來傳檔案與找資料。但是對他而言,這就像開啟了一扇通往世界的窗戶,不但可以提早接收到新鮮資訊,日新月異的程式語言也激起他的求知慾。
二○○○年他跟朋友一起創立龍網科技,專門經營3D與網路交易平台市場。但二○○一年爆發了著名的紅色警戒病毒(code Red),嚴重癱瘓全球性企業網路,造成近三十億美元的損失,讓他改變了關注焦點。
要針對這種病毒,必須要強化企業內部資訊安全管理,才能積極防禦。那時台灣安全偵測市場僅有從美國引進的高階產品,報表貴又難解讀,除此之外只有軟體廠商免費提供的低階產品。嫻熟技術的蔡銘桔看出這是商機所在,在二○○二年成立中華龍網公司,為企業找出資訊系統弱點,提供諮詢服務的中階解決方案。
中華龍網的客戶包括宏碁、中華電信、台灣固網等,將近七○%的客戶為金融業與政府機關。蔡銘桔指出,金融及政府這一類客戶並不需要功能最多的管理工具,他們重視的是容易使用的操作介面,只要掌握到客戶的要求,案子就會愈接愈多。

為了工作放棄最愛的音樂

無論是爵士鼓手、IC工程師、網路高手、資安顧問,蔡銘桔每次涉足雖有所不同,卻都能以技術能力讓人折服,因為他懂得如何「自學」。就像做弱點評估一樣,他總是不斷發現自己的不足,自然而然產生了學習慾望。「如果你餓了,翻箱倒櫃都會找出東西吃,」蔡銘桔如此詮釋。 「在十倍速的時代裡,用兩倍速、三倍速很難跟人家跑,」蔡銘桔表示他每天除了睡覺以外的時間都在工作,已經有六年多不曾休過假,平常也沒有其他娛樂,只有偶爾放一小段爵士樂,重溫往日情懷,卻也不敢多聽,怕鬆弛鬥志。 當中華龍網的品牌與客戶群漸趨穩定後,蔡銘桔打算導入制度化管理,讓公司內部運作隨著業務一起穩健成長。此外,他透露:「等到公司穩定了,我還會再創業。」面對挑戰、不斷學習,這就是蔡銘桔靜不下來的叛逆特質。

什麼是「最佳弱點評估解決方案」? 所謂「最佳弱點」,就是駭客針對系統的安全弱點,透過網路攻擊,這是掃毒軟體無法解決的麻煩問題。 成立滿兩年的中華龍網是目前台灣資安業者唯一獲得國際弱點安全評等機構CVE-Compatible認證的公司,也是許多IT類雜誌票選「最佳弱點評估解決方案」的領導品牌。所謂「弱點評估」,就是駭客針對網路服務系統本身的安全弱點,透過網路封包傳遞做出攻擊或侵入系統,這是一般掃毒軟體完全無法解決的。 蔡銘桔說,弱點評估是一種風險控管的思考,而企業面對有漏洞的資訊系統,不一定要花最多資源與力氣完全補起來,重點在於維持企業營運即可。這些常識在當時算是很先進的想法,蔡銘桔花了很多時間來教育客戶。

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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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