[洪士灝] 「新創」這件事，政府改革前別想太多|數位時代 BusinessNext

黃耀文這篇「不合適的評審，會壞了國發天使基金」講的是一個台灣產官學（產業界、政治界、學術界）長久以來很令人悲哀、糾結難解的大問題。

產業希望政府補助，官員不願落人口實，請學者專家來審查，怕廠商去影響學者，只好隱匿評審名單；學者光靠一張嘴，不需負成敗之責，官員有業績壓力，往往先跟業者談好，滿足上級要的關鍵指標；業者為了拿補助款，只好在學者前面低聲下氣，積極配合官員，提供能讓長官滿足的業績。

這樣的循環，久了之後會如何？兩極化。

A類、需要錢的業者，花很多時間製作文件、運作人脈、練厚臉皮，實踐厚黑學。
B類、有志氣的業者，不願低聲下氣，或是不想拿政府補助款。
A類、求安穩的官員，奉長官指示，找業者要資料，找學者審案，自己沒意見。
B類、想做事的官員，有自己的意見，但很難做事。
A類、人脈佳的學者，擅於察言觀色，什麼案子都可以快速審查、給制式評論。
B類、好老實的學者，不想當審查委員，或是不受長官歡迎。

如果由缺乏專業的政府高層和不思進取的財團在主導產業，那主流當道的就是A類的人了，這是過去這二十年來最大的問題，學者充其量是陪襯性質的。但十多年前開始的高教評鑑，也讓許多學者致力於論文寫作，與產業脫節──因為要按照這樣的評鑑制度玩，等於是自廢武功，所以很多從國外業界返國任教的朋友，後來離開了教職。

如今產業和學術被越搞越虛，在民怨之前，政治人物不得不開始喊新創。可是這些喊說要鼓勵新創的、申請新創補助的、審查新創案件的，有多少是換湯不換藥的呢？

這是文化的問題，但冰凍三尺，也不能寄望立即解決。如今民間和學校新創的風氣已經成氣候，需要的是正確、優質的投資概念，鼓勵有價值的創新，政府如果在沒有準備好之前冒然加入，反而會攪亂行情，甚至造成一窩蜂包裝精美、卻無實質內涵的新創公司來投案，反而棘手。

我3/19在科技部的場子裡放炮，說政府如果找不到對的人和對的方式來審查，那最好還是不要好大喜功，不要一下子拿一大堆錢出來搞大規模的新創。不然錢沒有到該被贊助的團隊身上，或者被平均稀釋掉，可能就把行情搞爛了，不然就是要求新創團隊產出一大堆沒用的專利，或是在技轉上作帳，反而扯後腿，讓劣幣驅逐良幣。

政府該做的是：(1) 贊助那些需要長期耕耘的核心技術研發和創新，這個需要睿智的眼光來做；至於短期的投資，則是 (2) 鼓勵大資本家拿錢出來投資新創事業，他們為了賺錢，自然會找真正的專家來諮商。(可參考本篇貼文)

現在民間領導人物該做的，是去思考如何超越政府，然後教導政府。不要寄望政府能夠一下子做太多事，尤其是「新創」這件事，在政府自己改革自己之前，更不用想太多。學界也不能倚賴政府和校方，要靠自己來創新，要借重民間業界的力量。業界想培養人才、鼓勵新創，可以多找學界裡面對的人合作、直接贊助與產學、新創相關的教授和學生。

本文出自洪士灝個人Facebook，獲作者授權轉載。

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。