LinkedIn創辦人Reid Hoffman:創業公司如何聰明地去冒險
LinkedIn創辦人Reid Hoffman:創業公司如何聰明地去冒險
2014.10.28 | 技能

LinkedIn創辦人霍夫曼(Reid Hoffman)生於史丹佛,長在柏克萊,每一個細胞裡都是矽谷基因,被稱為「矽谷人脈王」。這是他本月在舊金山一次公開演講中的核心觀點:創業公司應對一輪輪融資大潮的三個要點是多維度締結人脈、持續維護關係、制定至少三個中長期計劃。在每一個部分Reid都詳細闡述了「Why and How」,以下是演講內容:

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(圖片來源:http://reidhoffman.org/

如果讓你選擇,你是朝向未知冒險呢?還是活在安全地帶?如果選擇權是取決於個人的,我想多數人還是會選擇後者。但縱觀資本市場,一個不爭的事實是,很多公司能夠在潮起潮落後站得更堅挺,正是因為不斷迎向了風險而不是觀望、逃避,他們不斷冒險甚至不斷試錯,在這個過程中找尋到自己在市場上的定位並最後形成了核心競爭力。

所以要大膽,並且聰明地行動。對一個創業公司來說,更是這樣。

怎麼聰明地去行動?方法有很多,比如讓自己有敏銳的觀察力,在初期就能夠評估事情的利弊,在感覺大事不妙時立刻撤退。但這或許不是最好的,我來分享下我認為最有效的方法:

尋求幫助

大多數人,包括我自己,在求職或工作工程中犯過**最嚴重的一個錯誤,便是認為能夠把工作做好的關鍵在於和工作相關的技能,而這個只要通過不斷學習就可以獲得。**但實際上,現在雖然是網路時代,光自己去搜尋、去學習卻永遠是有限的。很多時候真正擁有的訊息也許不在書上、不在網上,而是在一些人的腦子裡,你只有認識了這樣的一些人,才能獲得這些信息。

對於公司來說也是一樣的道理。**一個能長久發展的公司必定明白怎樣去維護現有的外部聯繫,也能夠去創造新的聯繫。**畢竟,一個公司內部聰明的人再多也遠不及公司外部聰明人的數量,這是自然法則。去尋找在某一方面比你聰明的人吧,你去找了,就會發現這樣的人處處存在。

通過網路這個工具,我們更可以快速地建立自己的那張關係網,這兩個網的協同效應可以呈幾何等級地幫助人們獲得專業的知識、專家的意見,以及別人對某件事的深刻見解,這能讓你獲取好的資源和訊息,幫助你出色地完成工作,效果可能遠勝於你自己本身擁有的技能。所以,我想告訴各位的是,擁有良好的社交能力,能維護好長久的關係對於工作更重要。

維護現有聯繫並不斷創造新的外部聯繫,這樣一來公司的風險承受力,會大大提高。

維護關係

個人怎麼去擴展關係網呢?毫無疑問積極結識新朋友,但是也一定別忘了經常聯繫老朋友。對於公司來說,就是與內部員工維持好的關係,不僅僅是在職的,還包括離職的。

公司不是要總考慮努力打造員工喜愛的公司文化來留住他們,而是應該思考如何增強公司的適應性,讓員工在一個變化的環境中發展,從而為公司做出更大的貢獻。與此同時, 「我給了你寶貴的工作,所以為了表達感激,你要在這裡賣力工作」的思想策略和隱性洗腦是很不聰明的。這個道理只要簡單想一下就可以明白,如果一個人要求自己的朋友是要帶著感恩的心為他做事情,他的朋友估計不會在他的身邊呆太久。給員工投資,給他們創造好的條件才是王道。

如果一切都做到位了,還是有員工選擇離開,公司的態度,怎麼說呢?用對待校友一樣對待他們是最好的,也可以常邀請他們回來坐坐,平時時不時送上溫暖的問候。離職的員工會因此感受到原來公司對他們的關心,在原公司需要某一方面技術支持時,離職的員工就會毫不猶豫將自己熟悉的人才推薦給它。在熟悉的範圍內納入人才對任何一個公司的發展都是至關重要的。

現代社會,也許一個長久的僱傭關係很難做到,但一個成功的公司必須懂得如何與員工發展長久關係。正是因為我們身處在有些浮躁的社交時代,維護長久的關係顯得尤為重要,畢竟,是你身邊的人定義了你。很多時候,成功就在於你能不能長時間跟著一個或者幾個對的人去做一件對的事。

制定計劃

如果你想讓冒險這事沒那麼不可控,一個長遠的目標和計劃是少不了的,一個好的發展計劃或許並不能讓公司馬上受益,但卻能讓公司有長遠的發展。這種長遠性正是創業者在一開始就要認真關注的。當然,同時你要能用一個變化的眼光去看待這個不斷變化的市場並且適應它。所以這個長遠的計劃不該是一成不變的,世界唯一不變的東西就是變化。所以在計劃的制定中一定要充分考慮這一點。

創業公司吸引投資人的重要一點也是要讓投資人看到你的長遠計劃。對於一個創業公司來講,有沒有想到為數以百萬計的個人、社群和市場定義一個生態系統,這點對吸引投資人非常重要。讓投資人看到你建立起來的一張大網,裡面包括長遠發展,資源,人脈在內的大網,這是獲得投資的關鍵。

舉個例子,我對比特幣特別感興趣,我認為比特幣所打造的平台是革命性的,它開創了一個讓人難以置信的系統,一個跨越全世界的分佈式帳本。我是怎麼判斷的?因為它的價值不在於明天或後天,而在於今後的三年五年。我看到的不僅僅是比特幣,而是它構建起來的一個廣闊平台,這正是激發我熱情的地方。

另外有一點提醒的是,在制定計劃的時候盡量準備三個:A計劃,B計劃和Z計劃。A計劃是你要去完成什麼事情制定的第一個方案,也就是你手上正握著的計劃。傳統上人們認為B計劃是在A計劃失敗的情況下,扔掉計劃A選擇的一個不同的計劃,其實B計劃應該和A計劃共有一個目標,它不應該是A計劃的替代計劃,而應當是它的附屬計劃。你一開始設定了目標,可能在實施A計劃的時候你發現了更好的機遇,你開始在實現目標的路上慢慢調整,可你並不會完全丟棄A計劃。Z計劃則是當所有計劃都宣告失敗時,你的「應對方案」,它是全新的。它有兩個關鍵的部分。首先,你明白A計劃和B計劃都已經不奏效,你正在朝最悲觀的方向發展,其次,Z計劃是在最壞結果出現的時候,給你指出一條明路。

你問我的Z計劃是什麼嗎?我的Z計劃是專注於寫書,每天和朋友聊天獲得更多的訊息,不斷去學習更新的東西。這是我的退路。

本文出自36氪/曾小蘇Clara

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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
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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。

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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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