蔡明介如何打造 第三個S?
蔡明介如何打造 第三個S?
2006.01.01 | 科技

二○○三年聯發科首度有技術研究被國際權威學術期刊(ISSCC)所採用發表,主要內容不是聯發科獨霸世界的「光儲存」技術,也不是剛獲得市場肯定的「射頻晶片」,而是影像解碼格式MPEG的技術。

IC設計的一代拳王宿命

影像解碼格式MPEG的技術,主要是用在消費電子產品上。二○○五年十二月在新竹科學園區二十五年週年研討會上,蔡明介就指出,消費電子引導下一波科技產業發展潮流,而聯發科在技術上的佈局,顯然也敲響往「第三代拳王」之路邁進的回合。
所謂「拳王」,主要是蔡明介經常拿「一代拳王」的故事來做比喻,IC設計要能一直保持技術領先,否則打贏一個回合就不見了。
而「一代拳王」的背後,就是「策略管理」中常畫的「S曲線」。特別是在高科技產業中,從「S」的底部主要就是投資、研發、測試等進入市場的階段,通常許多公司畫到這段曲線就停了,順利地開始拉起一條成長弧度,開始獲利回收。但是好景不在,馬上又向下彎曲,這時除非再畫起下一個「S」,否則就要下台鞠躬。
台大教授李吉仁指出,在市場版圖上最困難的,就是要選擇在哪裡畫「S」,這也說明了要畫「S」,也要有相當的難度和風險。而回顧聯發科的「S」策略,正好可以看出兩種不同的模式。

遠離英特爾成就第一個S

在畫下第一個S時,也是聯發科母公司聯電最不看好的時期,當時聯電沒有人願意派到聯發科的亦所在多有,而蔡明介回想當年決策的過程,「其實還滿簡單的,」他對媒體表示,那時他和總經理卓志哲等一干人,只是把聯發科的條件和市場現況攤在桌上,考慮到市場的自主性,他們很快就下了決定。「當初聯發科會選擇CD-ROM這個周邊產品,的確是想離英特爾(Intel)、中央處理器(CPU)遠一點,因為英特爾影響力比較大,如果受到它的影響,自己能掌握的條件就會減少,我們想CD-ROM離CPU遠一點,」蔡明介說。
簡單的說,就是當聯發科還很弱小的時侯,最好離超級大金剛英特爾愈遠愈好,否則就算做的再好,「大金剛」一個不高興便用專利揮拳就把你告倒,這是IC產業的現實,蔡明介看得很清楚,也造就了聯發科的第一個「S」。

手機晶片成就第二個S

要畫第二個「S」,蔡明介看上了通訊。「我們就是要找一個量比較大的產品,但也要考量技術的困難度是不是可以克服,」蔡明介面對外界能否順利轉戰通訊IC的質疑,分享了自己的看法:從過去做過不同專案中發現,其實解決技術的問題,重要的是「做事的方法」,尤其是管理一個特別的技術專案時,「做的方法」要比「是不是做過」更重要,有「對的做事方法」就可以找你需要的人來解決問題。
據了解,聯發科只花了一年半的時間就完成硬體晶片設計,但其後的軟體開發卻用掉大約二年半的時間!聯發科的手機之路走了四年才有所成績,說明了要做「第二代拳王」的艱辛,但所幸終於站穩腳步,二○○六年手機晶片營收從二○%上看二五%,並準備在中國搶下約一五%的手機晶片市占率。
畫完了兩個「S」之後,聯發科公司內部的一種「氣質」,像是勇氣及深思的能力,就慢慢散發了出來。蔡明介也坦承,聯發科開始找人、做事,慢慢朝這個方向,也是跟公司同仁一起歸納出來的,「所謂文化是這樣來的,公司規模慢慢變大,需要靠正規、良好的管理,」蔡明介表示。

挑戰重重的第三個S

但是有了「良好的企業文化」,只是挑戰消費電子這「第三個S」的部分條件而己,因為第三個「S」要面臨的是無法選擇的三大挑戰:第一個挑戰是「重量級的技術」,第二是和對手重覆的產品線,第三是人才競爭力的「水土保持」。 面對第一個技術上的挑戰,聯發科躍上國際知名期刊的論文,就是用多媒體影像來領軍發表專利。事實上聯發科手機晶片能成功,多媒體技術功不可沒,主要是聯發科在通訊晶片上的「多媒體效能」領先推出,加上基頻、音效、MPEG4影像處理及一百三十萬畫素相機控制晶片,讓聯發科手機晶片功能相當完備,吸引更多元的客戶。
另外,二○○五年聯發科也以新台幣三億元以上的金額,取得IBM專利及專利申請案共約三百五十件。除IBM外,聯發科也取得美商Sarnoff數位視訊相關專利(IP)約二百件,加上取得工研院數件專利,使得公司掌握的專利數一下子進逼一千件大關,與二○○二年僅有二十餘件不可同日而語。

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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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