童子賢:有自我更新能力,才是未來需要的人才
童子賢:有自我更新能力,才是未來需要的人才
2015.03.31 | 科技

「不是一定要培養什麼企業要的人才,應該是要教學生怎麼去解決問題。」和碩聯合董事長童子賢今天參加贊助成立的「翻轉教育平台」上線記者會中說,台灣社會需要正面積極的改變,所以應該把錢拿來投資跟未來有關的事。

童子賢與台大電機系教授葉丙成投入推動翻轉教育

不論是產業需求,或是從教育層面,近來人才都是台灣社會關注的焦點,其實不只是台灣,全球各國都重新思考人才的問題。特別是隨著以網路為工具的大規模開放課程如Cousera或是可汗學院這類的Mooc教育平台,以及各類社群的興起,傳統教育單向一對多、以老師為中心的教育方式受到頗多的挑戰。

童子賢以自己的經驗為例,他說,自己從小雖然都是鄉下學校前三名的學生,但是老師一上課他就想睡覺,因為老師在上面一直講,學生反而被迫停止思考;而等到他自己做父母時也發現,很多年輕孩子連睡都睡不飽,甚至有老師因為功課出的不夠多而被換掉,這是他為什麼認同教學方式應該有重大變革的原因。

「我們的教育應該像自由行的小旅行,把孩子帶到一個站之後,剩下的就讓孩子探索。」童子賢說,從企業經營者的觀點,人才最重要的是自我更新的能力,因為能夠寫在書本上的東西,雖然有普及傳播的優勢,但也都是過時的東西,而我們面對的未來是沒有秩序的,必須要讓年輕人學會學習的方法,永遠保有追求答案的熱情、學習的動機,才有機會開展未來。

童子賢舉例,前惠普執行長菲奧莉娜,是讀歷史出身,但一樣能掌管企業(編按:今日菲奧莉娜表態要出馬競選美國總統。)。所以他今日也表態反對恢復聯考,他認為重點不在於考試的方法,也不在於現在需要的技能,「我們在學校裡也不會教人怎麼當行政院院長、得諾貝爾獎。」

在這個童子賢贊助的平台中,主要有六大功能,除了像是「問與答」、「名師駐站」、嚴選好文這類有社群功能,讓老師、家長及關心教育的人可以有互動之外,最特別的是推出「開放觀課」的功能,讓老師之間可以觀摩學習不同的教案執行及現場管理。

參與平台規畫、同時近來也積極對動開放網路課成及數位學習平台PaGamO的台大電機系教授葉丙成指出,數位科技讓帶來新的教育衝擊,如果老師只把自己定義成一個講師的角色,核心價值很容易被新科技取代,所以他希望透過這樣的平台,不但把老師串連起來,也藉由社群共享的概念,將台灣教育現場的知識能夠被系統化的整理、搜尋及保存,這樣才有機會發展出台灣自己的教育論述,而不不是只能跟著國外經驗走。

童子賢強調,台灣近來開始越來越多人反省目前的體制,尋求對話的可能,答案也許還不明朗,但只有不斷的辯證,才可能找到共識與改變的方法。

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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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