社會企業面臨的5個瓶頸：我們對慈善的想法大錯特錯|數位時代 BusinessNext

第一個迷思：報酬

我們對於在幫助別人的同時也獲取金錢的組織本能地感到厭惡；但有趣的是，我們對賺取大量金錢但對社會問題沒有任何幫助的營利組織卻視而不見。民眾允許公司販售暴力電玩來獲取利潤，這些公司甚至可能登上Wired雜誌；但若想利用醫治瘧疾來賺錢，可能會被批評得一文不值。

根據美國《商業周刊》的調查，史丹佛大學MBA畢業的菁英，在38歲的年薪約為1200萬台幣，是醫療慈善機構總裁收入的1.7倍，更是解決饑餓問題組織總裁的將近5倍。而且這些MBA菁英還可以利用捐款來減免稅賦，並被譽為大慈善家，甚至進而成為慈善機構的董事，監督那些選擇投入慈善事業的傻瓜，可謂名利雙收。在這種情況下，你永遠不可能期待這些菁英願意每年犧牲九百多萬的收入來投入慈善事業。

第二個迷思：廣告與行銷

我們鼓勵營利組織利用廣告大力宣傳產品的優點，但當非營利組織把錢花在廣告上時卻又投以有色的眼光。民眾認為自己捐獻的每一分錢都應該直接用來幫助人，但其實利用廣告與行銷來推廣慈善活動可能會引起更多迴響。
由Dan Pallotta創辦的AIDSRide長途單車之旅以及乳癌的義走活動，就是利用廣告與行銷手法來宣傳，九年的時間，已經有18萬2千人參與，並且募得5億8千萬美元。我們需要自問的是，一個不被允許用廣告行銷來宣傳的行業要如何從對手手中搶下市場？

第三個迷思：承受風險

沒有人會質疑華特迪士尼虧掉2億的電影成本，但是非營利組織所提出的募資方案，只要沒有達到門檻便會遭到質疑。這樣的情況顯然侷限了非營利組織的的創新力，若以禁止失敗為前提，導致慈善事業不敢利用創新來提高收入，而沒有收入就不會成長，組織無法成長便沒有能力解決複雜而龐大的社會問題。

第四個迷思：時間

我們都知道孕育優秀企業需要很長的時間，例如：Amazon股東等了六年，但我們對非營利組織卻不是抱持相同的想法。如果非營利組織花了六年的時間，把全部的資金用在投資項目上，你只會認為他在浪費你捐獻出去的金錢，而不認為他在投資。

第五個迷思：盈餘

營利組織可以靠分紅來吸引投資者的資金，但非營利組織卻被禁止，無法藉由分紅來吸引人才及投資者的加入。除此之外，社會大眾還會提出一個讓非營利組織相當
頭痛的問題：我的捐款有多少是直接幫助到人，而又有多少花費在營運開銷？

民眾普遍認為營運開銷是負面的，它吃掉了可以用在慈善上的金錢。然而清算開銷是沒有意義的，反觀，非營利組織正是需要營運費用來維持運作與追求成長（把餅做大），進而降低不必要的開支。

由於這樣的道德潔癖，使得慈善機構發展處處受限，甚至將營運開銷控制在最低水準。Dan Pallotta認為，在經濟蕭條、捐獻金額相當少的情況下，這樣的認知或許是對的，但不適用於現在；現在應該將資源放在籌募資金上，把餅做大以獲得更高額的籌款來改善社會問題。反問自己，假使有一個社會問題真的解決了，你還會在意該組織到底花了多少錢在營運開支上嗎？

所以下次當我們再遇到慈善組織，我們該問的不是它的開支有多大，而是它的夢想有多大、要如何實現、哪些資源是你可以提供的。只有當我們改變對慈善的刻板印象，才有可能做出真正的社會創新。

近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。