電獺執行長謝綸:跨界共創才能縮短創作距離
電獺執行長謝綸:跨界共創才能縮短創作距離
2015.01.13 | 創業

新創團隊電獺Aotter 10日舉辦PasteWall講座,談「共創」概念,共創指的是跨領域的人為同一個目標,用社群的方式提升價值。電獺執行長謝綸認為,台灣人少、網路的速度快,共創才能讓創作距離縮短,並提升經濟的價值,發揮創意,便推出PasteWall蒐集資料、討論不同想法。

enter image description here
(圖說:電獺PasteWall共創論壇,邀網路名人談共創。圖片來源:電獺提供。)

成功大學創業產業設計研究所教授劉世南指出,**共創在數位平台上被期待的任務是搜尋知識和保持聯繫,可體現在Google和Facebook上。**人們已經習慣到Google獲得知識,成為知識活動的一部分。此外,人們也用Facebook讓自己隨時跟別人保持聯繫,永遠的與人連結,反而也顯示人們有親密關係的焦慮,愈代表人們在網路上的寂寞。

**謝綸說,現代的人有資訊焦慮,沒辦法把任何一個元素,在想到的那一刻有一個很好的地方可儲存,所以才會推出PasteWall。**要媒合跨界人才、在單一平台上組織資訊、希望在上面激盪更多很棒的點子。

三創數位前協理陳泰谷舉出自己之前的創業也跟共創有關,用社群清單蒐集大家購物的意見,一起購物。網路特性讓傳遞成本趨近於零,除了共創,還有共享,大家利用閒置資產。

之初創投共同創辦人林之晨指出,現代人讀得太多,寫得太少,以為吸收很多資訊,卻很難講出來,要養成把吸收知識轉化成對世界貢獻的習慣。

謝綸進一步說,資訊吸收後會變成顯性的知識和隱性的知識,有些知識無法表達出來,像是作菜加1克的鹽,久了就會直接抓一把鹽,不會真的去算重量。如何把眾人的顯性及隱性知識集結在一起,才能把知識轉化成真正的經濟價值。

劉世南則認為未來發展共創的挑戰有三個,包括**如何讓知識形式更有系統?**其次,新的群體關係次序在重建群眾意見,包括公共意見和個人意見,未來是個人和群體愈極化的世界,空前的沒有自我與隱私。第三,**如何鼓勵分享,而非競爭?**這是人類發展動盪的命題,為何要幫助別人創造?繼續下去產生另外一個生態。

奇點大學消弭團隊衝突5步驟

台灣首位入選奇點大學的葛如鈞博士分享他在奇點大學三個月的經驗,指出矽谷的共創精神展現在有很多實驗室可以跨界合作。葛如鈞說,「矽谷的新創團隊正在無所不用其極的偷人的口水、尿液和血液,其中血液最困難。」

**矽谷最在意新創團隊有沒有創造出「Moon Shot Project」,大膽的射月亮。**這次入選奇點三個月計畫的20個團隊,最成功的團隊是BeSense,希望把生理感測器和血液透析,放到衛生棉中,測量女性每個月的血量,可以造福全球35億女性人口。

討論創意時一定會產生衝突,奇點大學在各團隊成形時,先教大家怎麼從衝突變成團隊的創意,這個精神可以把團隊內部的糾紛處理得更好,五個步驟如下:

  1. 聆聽:清楚聽見對方說的話。
  2. 探索:確定自己是否聽清楚對方要表達的意思。
  3. 總結:總結對方的意思,確認傳達無誤。
  4. 邀請:在發生衝突時,要特別邀請對方針對衝突點再討論,但要先請問對方現在有沒有時間,能否討論此事。
  5. 呈現:確認對方能夠談之後,再好好談論自己的想法。
往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓