眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
眾達國際法律事務所主持律師黃日燦:心懷世界,才能衝出去
2015.02.24 | 科技

「當企業無法再靠『自我有機成長』(Internal Organic Growth)擴充營運規模時,如何透過併購調整體質、脫胎換骨,已經是不可忽視的經營課題。」2009年被選為「亞洲頂尖25位併購律師」的黃日燦,曾經手美國雅虎併購台灣奇摩,以及富邦金併購安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星等交易案。台灣科技業併購新創團隊面臨了哪些挑戰呢?黃日燦發表了他的看法。

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(圖片來源:林衍億攝影)

當全球各國大型企業都在併購的時候,台灣的大企業是否要加快腳步追逐這波浪潮,將會是2015年必須要面對的課題。然而在決定展開併購之前,至少有幾個面向需要抽絲剝繭、深入了解一番,才能為企業長遠發展進一步定奪,真正掌握要面對的產業環境挑戰。

大企業與新創團隊難連結

第一個挑戰是,大企業與新創團隊本來就很難連結在一起,這是普世現象。雖然網路創業圈一直認為和大企業缺乏連結,但眾達國際法律事務所主持律師黃日燦認為,這並不是台灣獨有現象,新創與大企業本來就很難連結在一起。「新創與舊有大產業有很大的落差,這一點都不稀奇,所有國家都一樣。」黃日燦認為,老產業與新產業本來就不容易連結,因為需要的資源與人才都不一樣,如果容易連結就不叫老產業。這些大企業如果忽然之間就能聽懂新創團隊在做的是什麼,那就表示這個團隊的創新還不夠。

以阿里巴巴為例,一路走來也是從零開始,沒有哪個舊產業在初始階段就全面支持,但馬雲沒有怨天尤人。「因此團隊要先找到立足點,還有心懷世界,才能真的衝出去,否則只是一個夢而已。當碰到挫折,也不要太快定調,歸咎都是環境的問題、都是大企業不給資源的問題、政府政策太顢頇等,當然這些都是重要的原因,但在這些事實無法改變之前,你必須更加確定自己要走的路。」黃日燦分析。

硬體對新創團隊不見得加分

第二個挑戰則來自於台灣科技大企業的強項是硬體,對網路與新創團隊來說不見得能加分。併購案必須買賣雙方情投意合,也就是「郎有情、妹有意」。然而台灣企業決定要併購網創團隊時,卻時常出現團隊並不想讓大企業併購或投資的狀況。一個極具國際市場發展潛力或已經拿得出國際布局成績單的優秀團隊,會同時思考有併購意願的台灣大企業能給團隊什麼樣的願景?能幫助團隊在世界舞台更上一層樓嗎?併購的金額大小僅是考量因素之一。「台灣的企業能給團隊世界的舞台嗎?如果不行,就算台灣企業有百分之兩百的併購意願也沒有辦法。」黃日燦強調。

加上台灣大企業的強項是科技硬體,對於網路與軟體等新創團隊來說,不見得有很大的加分作用。「舉例來說,台灣國際性科技企業都是硬體通路,對於網路與軟體等新創公司的價值意義有限,除非新創團隊對科技大企業或傳統舊產業的『本業發展』也有加乘效果。」黃日燦說。

對網路與軟體用戶不在行

第三個挑戰是台灣大企業的確比較不懂併購網創團隊「買用戶」這件事。台灣企業還是比較擅長評估硬體製造團隊的價值,對於網路與軟體行業不在行。

黃日燦以Facebook用190億美元購併WhatsApp為例,Facebook的併購案是為了取得WhatsApp的4億名用戶,若把WhatsApp的4億名用戶除以190億美元(也就是一個用戶約47.5美元),得出來的結果並不昂貴。另一種說法是,Facebook擔心中國騰訊把WhatsApp買去,因此「先下手為強」。「假如有一家公司講中文已經有4億用戶,不講中文也有5億用戶,還有誰可以打倒這間公司?有人說Facebook怕等騰訊買去才發現就太晚了。」

但Facebook的併購邏輯,台灣企業不一定會接受與認同。「台灣企業會捨不得花這麼多錢,企業會覺得WhatsApp哪有這麼高的行情,190億美元最後買到的是什麼?只能買到用戶數量,其他全是空的。對於這樣的併購,台灣企業不太會接受,甚至會覺得『不踏實』。不過,也有少部分的企業已經慢慢在改變,例如台灣的有線電視公司會開始計算每位用戶的營收貢獻度(ARPU),而不是去計算公司資產有多少。」黃日燦形容。

黃日燦

出生: 1952年
**現職:**眾達國際法律事務所主持律師
**學歷:**哈佛大學法學博士
**曾參與的併購案:**奇摩與雅虎的併購交易、富邦金控併購ING安泰人壽、中國京東方併購台灣美齊科技、聯發科併購晨星

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(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第249期)
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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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