2014全球創新企業的5個共同特質|數位時代 BusinessNext

顛覆型創新三關鍵：廣納意見、改良商業模式、企業文化

BCG發現創新者（Strong innovators）和突破創新者（Breakthrough innovators）具有五大共同特質：管理者認為創新是競爭優勢、重視專利權布局、對於創新可能帶來的風險及其所需的內外部資源整合有配套措施、創新方向以消費者為主體、在追求速度和承擔失敗之間取得平衡。

但突破創新者比創新者更為突出的關鍵在於，他們把創新放在第一優先，並且他們擁有三大共通點：廣納各方的意見、經常在商業模式上推陳出新和鼓勵顛覆型創新的企業文化。比如說有越來越多公司了解到軟體才是真正能為公司帶來差異化和高利潤的關鍵，因此逐漸從強調硬體銷售轉為軟體服務。

創新企業文化怎麼做？鼓勵失敗、開放、承擔風險

若更加細究這些突破創新者的企業文化，有三分之二以上的突破型創新企業表示，他們設有一個專責管理創新的機構，在這些專責創新發展的單位中，有一套不同的考績制度和作業流程，打造開放、鼓勵嘗試的風氣，並且讓內、外部的資源更方便流通合作。

其他重要的創新企業文化特質還有比如：獎勵創意以提高員工的創新動機，慷慨提供實現創意的空間和時間，不預設每一項創新的計畫都非得要回收利潤，有超過八成的突破型創新企業表示，他們不會在實驗性計畫的一開始就預設立場，這讓員工更勇於承擔風險，放心面對創意失敗可能帶來的後果。

蘋果和Google都是此類塑造開放風氣的創新企業代表，例如Google會鼓勵員工花20％的工作時間去實踐他們的創意，3M也允許員工花15％的工時在自己有興趣的專案上。

扼殺創新的三大病灶：官僚制度、成本導向和瞻前顧後

而許多大企業常會犯的毛病，往往也是扼殺創新的兇手。其一就是會不斷拖延創新速度的官僚制度，家庭清潔用品大廠利潔時公司（Reckitt Benckiser）執行長Rakesh Kapoor便表示，「優秀人才不想要在官僚體系中工作，他們想要在能夠把事情做好的地方大展長才…你必須表現得跟小公司一樣，公司大小也許可以帶來規模經濟，但對於創新來說，速度遠比規模更重要。」

其二是成本導向，企業若斤斤計較創新的成本，反而無法提供給創新人才所需的時間和空間。第三是瞻前顧後，不敢承擔失敗的風險。

企業育成中心回來了，帶著供應鏈和更多資源

值得注意的是，BCG的調查顯示，以前因網路興起而逐漸退場的企業育成中心有起死回生的趨勢。但不同於以往企業育成中心只是扮演砸錢的角色，這一波興起的企業育成中心更加注重與新創事業體的互動合作，他們開始提供R&D、供應鏈夥伴和客戶關係…等援助。在這次BCG調查的六大產業中的前十大企業，有43％都設有育成中心或加速器。

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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。

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。」

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。

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。

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。