2006年關鍵的五位領導人物
2006年關鍵的五位領導人物
2006.01.01 | 人物

*關鍵人物 NO.1 Mark Benioff Salesforce總裁暨執行長 甲骨文最想 幹掉的前戰友 在創辦Salesforce之前,馬克.班尼奧夫(Mark Benioff)先是待過蘋果電腦,也曾經在甲骨文(Oracle)工作長達13年之久,期間擔任過業務、行銷、以及產品開發等職務,離開前擔任的是高級副總裁的職位。對甲骨文執行長賴瑞.艾利森(Larry Ellison)來說,班尼奧夫是由他一手栽培,在Salesforce上市前甚至也曾參與投資,然而這家以CRM(顧客關係管理)軟體開發平台而撼動軟體產業的年輕公司,卻已經成為甲骨文最想打敗的對手。班尼奧夫堅持將軟體視為是一種「服務」而非「推銷」,讓Salesforce的客製化服務贏得更多客戶的青睞,在去年與艾利森同時入選《CRM》雜誌評選的指標性領導人物。

*關鍵人物 NO.2 Benjamin Trott & Mena Trott Six apart創辦人 帶領部落格 向前的夫妻檔 這兩個人有著同樣的姓氏,是因為他們是一對夫妻,而且是部落格界知名的軟體公司Six apart的創辦人。公司名稱的由來,是因為他們兩人的生日僅相隔6天。他們開發出的部落格軟體「Movable Type」,廣為眾多部落客所使用。他們對部落格界最大的貢獻,就是提出了「引用」(Trackback)的機制,讓部落格之間得以緊密串連,形成前所未有的社群網絡。班哲明.特洛特(Benjamin Trott)目前擔任Six apart的技術長,不久前開始針對Movable Type軟體進行收費,雖然還是有免費的版本,但還是引來眾多部落客的不滿。

*關鍵人物 NO.3 Craig Newmark Craigslist創辦人 投身社群服務的 前IBM工程師 Newmark的前半生,是一位在IBM過了17年「呆伯特式」生活的軟體工程師,過著一成不變的生活。在他40歲的時候,從紐約搬到舊金山,進入Charles Schwab公司從事網路安全工作後,才開始投入網路世界,找到人生的第二春,創建了Craigslist這個讓舊金山市民引以為傲的社群網站。「早在1995年,我就看到很多人以不同的型式貢獻社會,這非常符合我的價值觀,我應該親自去做這樣的事,」對Newmark來說,即使目前網站流量已擠入美國20大入口網站排行榜,每年讓舊金山區報紙就業廣告市場損失高達6500萬美元,但「提升顧客服務」仍是首要之務,獲利是其次,也不考慮上市集資,是個少見的同時懷抱著理想與夢想的社會改革者。

*關鍵人物 NO.4 Evan Williams Odeo創辦人 全球最有名 的部落客 不認識伊凡.威廉斯(Evan Williams),可能不配稱之為夠專業的部落客,他是Pyra Labs的創辦人,旗下的Blogger.com是全球最大的部落格服務供應網站,在2003年被Google買下之後,威廉斯轉而將播客(Podcasting)當做是下一個戰場,成立了Odeo這家提供播客訂閱服務的網站。威廉斯對於新事業有著十足的信心,「只要Podcasting找到夠多的聽眾,自然就會有商機。」他於2004年入選《PC Magazine》的年度風雲人物。

*關鍵人物 NO.5 Adam Curry Podshow創辦人 MTV VJ 出身的播客之父 亞當.柯利(Adam Curry)1986年進入MTV音樂頻道後,成為當紅VJ,同時間也為紐約市播廣播電台WHTZ從事廣播工作。1994年離開MTV,他創立了一家網站設計公司OnRamp,開始投入網路產業,目前是公認最先制定播客標準、也最熱衷推廣的「播客之父」。他自己有一個播客節目《Daily source code》,在網路上相當有名,在節目中他談論自己的生活,以及播客世界發生的新聞。

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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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