什麼情況下需要技術型CEO重出江湖?
什麼情況下需要技術型CEO重出江湖?
2014.10.19 | 技能

編者按:本文為著名投資機構GRP Partners合夥人Mark Suster所著。

什麼時候應當讓一個專門的執行長來打理公司?

這個問題已經有太多人在談論了。矽谷眾多的創辦人在發現自己淺薄的經驗將直接限制公司的發展時就意識到了這個問題。

那麼,什麼時候應當讓一個技術型執行長來打理公司?

似乎沒有多少人在討論。

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然而如果你對最近幾年市場上的變化敏感一些的話,你會發現技術是其中最重要的因素。Larry Page 回歸Google,擔任執行長,就是一個典型的例子。

問題是,Google 明明已經有了Eric Schmidt。為什麼還需要Larry Page?

我覺得,Google 是受了矽谷的技術型新領袖——Mark Zuckerberg 的刺激。

世界變化的太快了,網路領域的快速發展讓Mark Zuckerberg 有機會劃著自己輕盈的小舟超過身邊一艘艘笨重的、官僚的、傳統網路行業的大遊輪。Larry Page 的回歸,似乎是Google 在簡化機構、增強創新力和競爭力方面的一次努力。

Larry Page 的回歸並不是矽谷唯一的案例。Steve Jobs 或許是最知名的一個例子了。但Steve Jobs 不太算「技術型CEO」的回歸,因為他代替的人——John Scully,本身就技術能力十足。

近來我們越來越多的看到類似Matte Mullenweg(WorldPress 的創辦人)8 年之後繼任公司執行長 這樣的情況。

我們似乎可以看到這樣一個慢慢成型的模式:先是專業的企業管理在推進著公司的快速發展,而技術領袖則專心研究如何成為行業翹楚,一直等到技術領袖經驗稍長時,再繼任執行長職位。

之所以有這些想法,是因為我最近正在處理Nick Halstead 重新擔任DataSift執行長一職的事情。

整個故事的發展是這樣的:

2009 年我第一次見到Nick Halstead,那時他正運營著一家叫做Tweetmeme(也就是DataSift 的前身)的公司,並且幫推特開發了早期版本的API。他向我介紹了許多Twitter的技術基礎,以及為什麼Twitter的數據特別有價值。

他不僅關注Twitter本身的數據,還關注其他一些諸如哪些用戶看到了這條發文、這條發文是在哪裡推送的、用什麼設備推送的、哪個時間段推送的等等。

更重要的是,他看到了一些數據之外的可能性推斷。他指出,Twitter這種發送鏈接給粉絲,粉絲通過鏈接找到被分享的原文進行閱讀的數據,其中隱含的數據價值比推文本身要大得多。

他就是那種讓你覺得聽君一席話、勝讀十年書的人,每次和他有過一些交流,就覺得自己對科技行業的未來又有了新認知。

這種交流我們一直持續了18 個月。等到時機成熟時,我們正式開始了合作。我和Roger Ehrenberg 決定投他的首輪VC 融資時,他正在英國的公司擔任執行長的職位。

在融資過程中,我們問他是否同意在北美市場僱一個新CEO 來幫他管理運營北美的市場銷售方面的業務,他很開放地同意了,並且覺得這樣做對於公司利益來說是最好的。

於是他在英國負責技術和戰略方面的事情,同時擔任公司董事會成員兼技術長。

接著我們請來來了Rob Bailey 擔任執行長。在那時,這是我們可以做的、最好的決定。

Rob Bailey 也帶領公司取得了快速的發展。在他領導下,公司的企業客戶數量增長超過了1000,獲得了超過6000 萬美元投資,也成為SaaS 行業成長最快的公司。同時我也向Rob Bailey 學習到了許多東西。如果可能的話,我希望能和他一直合作下去。

那,為什麼Nick Halstead 又要重新回來擔任CEO?

我們的行業發展得太快了,也因此技術型領袖能為公司帶來的成長和財富是不容疏忽的。如果在這方面稍有失誤,公司很有可能一蹶不振。John Sculley 在放走賈伯斯這件事情上曾說過這樣一段話:

“I did not have the breadth of experience at that time to really appreciate just how different leadership is when you are shaping an industry, as Bill Gates did or Steve Jobs did, versus when you're a competitor in an industry, in a public company, where you don't make mistakes because if you lose, you're out.”

裡面有一個很重要的詞,shaping an industry,重塑一個行業。

這就是我們目前面臨的機遇。

在過去的階段我們公司確實發展得不錯,但是你不得不承認,行業已經開始發生改變了。

十八個月前,Nick Halstead 正在研究一個被我稱之為Manhattan Project 的項目,這個項目極有可能成為公司成長史上的一大飛躍,因為它重新定義了企業客戶的公共、社交、大數據方面的內部和外部數據管理模式。

同時Nick 不僅僅滿足於為客戶提供內部數據管理、內外部數據整合這些事情,他認為開發出一個具有機器學習能力的可以自主識別、整合不同數據類型的管理引擎,才是最好的選擇。他把這個項目稱為擁有自主性的VEDO。

在Topsy 和GNIP 分別被蘋果和Google 收購之後,我們目前只剩下一個即時數據流獨立供應商。在Nick 擔任技術長時期,我們已經建立了一個足夠強大的企業數據管理平台,並且這個平台在不同數據量級的企業客戶身上都有很強的移植和改造能力,同時在對大數據的分析理解上又行之有效。

我們相信,基於這樣一種情況下,Nick 已經做好準備,重新回歸執行長一職,將帶領公司獲得一個質的飛躍。

本文出自36氪,原文出自bothsidesofthetable.com

關鍵字: #企業經營管理
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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