年輕的睿智是微軟好夥伴
年輕的睿智是微軟好夥伴
2005.11.15 | 科技

微軟大中華區行銷總經理邱麗孟一直有個願望,希望有一天,有一家台灣的商用軟體公司能夠揚名全世界。台灣睿智資訊也許就是這麼一家軟體公司,一家能夠幫邱麗孟達成願望的軟體公司。
今年四月才正式成立的台灣睿智資訊,是個相當年輕的軟體公司,主要產品是一套三組可呈現豐富圖樣、使用介面簡易的商業智慧(Business Intelligence, BI)軟體。成立時間不長,但是客戶已多達百家以上,製造業的IT大廠如台積電、廣達、技嘉、建碁等,都是他們具有代表性的客戶;金融客戶則包括了國泰世華、中央銀行、新竹商銀和保德信投信等。總經理賴威誠帶著堅毅的口吻表示,「若以今年新建的商業智慧案子來看,應該有七到八成都是我們拿下來的。」

用簡單易用做產品區隔

一家年輕的軟體公司,怎麼做到的呢? 台灣睿智的幾個主要幹部都來自於慧盟資訊。慧盟是一家提供企業e化服務的軟體整合廠商,從企業資源規劃系統到供應鏈管理系統,從協同商務解決方案到顧問諮詢服務,慧盟為客戶導入大型的e化專案。在慧盟工作期間,台灣睿智的主要核心成員發現,許多企業建置了很多必要的e化系統,但各系統間的資料卻無法有效彙整,散落在各系統上的各種資料,無法適當協助各部門主管一眼看出公司的營運狀況,更別說是進一步分析營運上哪裡出現問題?哪裡需要趕緊救火或進一步加強?
賴威誠於是決定要做一套簡單好用的商業智慧軟體,讓企業裡需要看報表的人,可以很快拉出想要看的圖形報表,能夠確切地知道公司或部門到底目前狀況如何。同時他也希望能將這套軟體完全產品化,以創造市場規模,而不是用專案的方式只替特定客戶客製化系統。 決定產品屬性後,賴威誠找來了研發技術長和未來要負責行銷的大將,三人開始寫營運計畫書。討論產品規格時,他們決定以微軟的資料庫為核心,因為微軟的產品市場最大,公司行號裡會用微軟產品的工程師最多,微軟相關的訓練課程也最多,這樣可以很快地讓顧客接近自己的產品。核心定清楚後,三人同時也一致認為品牌和國際化是公司最重要的目標。 賴威誠回憶,當時公司還沒有正式成立,但是產品研發已經開始,於是他讓研發團隊專心開發公司未來的產品,自己則接些和網站相關的案子,「不太難的專案,我自己就可以執行,公司需要有收入來養研發工程師。」週一到週五賴威誠做網站專案,週六和週日他就和研發、行銷負責人碰面,在一個位於三人家中心點的咖啡廳裡,利用週末二十四小時熬夜工作。

用服務與平價招攬顧客

為了要和目前全球幾家重要的商業智慧廠商有所區隔,台灣睿智和一般商業智慧軟體經營手法完全背道而馳。賴威誠堅信商業智慧不應該是菁英企業的菁英產品,於是將產品定位在讓商業智慧成為全球企業的標準配備,希望所有的企業都能很愉快又簡單地使用他們Office-like 的商業智慧軟體。在價格策略上,則以一般企業可負擔的價格為起點。
負責公司營運的副總經理李書賢說,有一次他和總經理晚上在公司開會,公司的其他同仁都回去了,這時○八○○免付費電話突然響起,電話那端是個買了睿智出版的書,並且正在使用試用版的消費者。李書賢說,對方詢問了不少問題,「能回答的都回答了,對方卻愈問愈深,」眼看快招架不住了,最後只好把電話交給總經理賴威誠。當賴威誠回答完對方所有的疑難後,放下電話,已是深夜兩點多了。
後來他們才知道來電的人是亞歷山大休閒運動集團的資訊部門協理,由於公司原先的系統並不能滿足大家的需求,他在書店裡買了睿智出版的(商業智慧)一書,也上網下載試用版,但仍有些疑問,所以特別打電話詢問細節。當然,這通深夜兩點的客戶服務,讓亞歷山大正式成為台灣睿智的客戶。

堅持走品牌與國際化之路

「不因為公司還小,就不做品牌。把品牌排在第一順位,花小錢也能做好,」悅智全球顧問的共同創辦人陳麗蘭表示,台灣睿智最令人讚賞的一點,就是從公司成立的第一天起,就把「品牌」和「國際化」擺在最優先的位置,「在美國的微軟夥伴活動裡,看到他們自己準備了印有公司識別的贈品,作法和國際大廠如出一轍,我真的很驚訝。」
賴威誠表示,公司識別系統(CIS)、雇用外國工程師、出版多國語言的軟體版本(目前有中、英、日)都是當初撰寫營運計畫書時就規劃好,一直按步就班確實執行著。七月在美國參加微軟夥伴大會後,睿智得到美國許多客戶和經銷商的認可,九月在美國加州成立了分公司,研發團隊有一半落腳在美西,而第三季開始,客戶訂單和經銷商也從台灣擴展到中國、美國、以及歐洲。睿智的國際化之路,正穩健而逐步地開展。微軟大中華區行銷總經理邱麗孟一直有個願望,希望有一天,有一家台灣的商用軟體公司能夠揚名全世界。台灣睿智資訊也許就是這麼一家軟體公司,一家能夠幫邱麗孟達成願望的軟體公司。

台灣睿智資訊股份有限公司 Strategy Companion

公司所在地:台北、美國加州洛杉磯 El Segundo
董事長:黃駿傑 總經理:賴威誠 
成立時間:2005年4月 資本額:6千萬
大事紀:2005.07參加微軟在明尼蘇答舉辦的2005 Worldwide Partner Conference,為台灣第一個參展的軟體夥伴/2005.09美國分公司在LA成立,北美地區已建立超過十家經銷商。在全球有七個地區或國家有代理商或分公司/2005.11「SC-Analyzer 2004」產品一年內全球累積客戶超過百家。「SC-Analyzer 2005」與微軟的SQL Server 2005同步全球上市。

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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
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。

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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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