[李開復] 蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?
[李開復] 蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?
2015.04.27 | 科技

有人問我曾經在蘋果、微軟、Google工作,這三家各有什麼優勢和值得欽佩和學習的地方?

蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼?

我的回答:

1)蘋果重視用戶體驗和美的設計,真正在乎細節,專注完美,近乎苛求。因此,蘋果成為了少數用戶真的用心愛的高科技公司。蘋果有改變世界的精神,並且不屑於微創新,勵志膽敢做出用戶自己還不知道自己需要的產品。是這樣才引領了不同產業(電腦、手機、音樂、軟體商店等)的多次範式轉移。

2)微軟擅長於戰略分析、商業模式,能夠分析透每個細分產業的發展和商機。另外微軟有很強大的分工和當責精神,能夠把一個很大的項目拆分成小塊,由少數的明星人物領頭,帶著大團隊分批執行。

3)Google是技術驅動的科技平台,所以需要大批一流人才,「自己想怎麼被管理就怎麼管理這些天才」的精神招攬最棒的人。Google的決策是科學化,互聯網化,參考真實數據後才做判斷的。如果微軟是航空母艦,則Google是快艇,能利用小團隊+實時回饋+主人翁感打造和創業公司一樣快的產品更新和創新。

#談完了優點,蘋果、微軟、Google各自有什麼弱點和挑戰?

1)**蘋果作為一個骨子裡硬體的公司,一直沒有抓到軟體的核心。**它認為軟體的存在就是為了支持它的硬體,而這種思維導致它一直沒有做出能夠和硬體獨立的軟體(我認為iTunes不能算)。這問題從我在的1990年就有,25年沒能改,以後估計也不會改。

**另外,蘋果對社交媒體是不參與的,在FB, Twitter上都幾乎不介入。**可能是它的秘密基因太強烈,所以骨子裡否定這樣的參與。但是在這個時代,不參與社交媒體是迂腐的,是會付出很大的代價的。還有,蘋果文化一定的程度認為:「你能做我的員工,是你的榮幸」,因此員工福利方面,或者對職銜方面的「小氣」,不如一些其它的頂尖公司。

最後,賈伯斯過世已經三年半,蘋果只出了一個嶄新產品(iWatch),而且評語好壞皆有。所以蘋果最大的挑戰就是:沒有了賈伯斯,它還能創新嗎?(注意這裡不是說創新都來自賈伯斯,而是他能夠在上千的員工創新中,砍掉大部份,有眼光挑出支持那些能改變用戶體驗的)如果它不能在創新繼續明顯領跑全世界(又不能做high margin的軟體),那麼Android或小米帶來的95%體驗,50%價錢,就要給它帶來災難了。這我在90年代的Mac vs. PC大戰中深有體會,可能也會發生再手機上。

2)其實很多人已經不把微軟看做一線公司了,這是因為它一直沒有抓住最近發生的四大趨勢(Internet,mobile, social, hardware/IoT)。在Internet方面,它投入了鉅額,搜尋引擎卻依然遙遙落後,每年賠錢。在mobile方面,它明明曾經是唯一的smart phone OS,卻把市場份額拱手讓人。Social方面除了投資Facebook,沒有任何成績。Hardware其實微軟也是很早開始的部門(X Box),但是卻沒有抓到最近的機會。微軟根深蒂固的問題在於:

  1. 公司思維比較封閉(因為不在矽谷),對業界動盪體會不夠深刻(因為錯過了這四個趨勢),固有的商業模式很難改變(例如Windows收費,當然這點最近有改),而改變這些公司文化是很難的。
  2. 微軟的兩大business:Windows & Office,不但帶來了創新者的窘境(舊business太大,成為包袱,不願意去做新business),而且卻都面臨這巨大的災難,每年我們都看到災難「快了」,但是都沒有到來。它還能躲過多久呢?興起的小的新的business做的不錯,但是能足夠快地成為新的支柱嗎?
  3. 微軟的產品模式是比較過時的(團隊太巨大,工程師和架構師權力太大,產品經理相對弱勢,對用戶不夠敏感,開發週期太長),在迅速互聯網時代,能有競爭力嗎?
  4. 因為不被很多年輕人認為是一線公司,比較難得到頂尖人才。

3)Google最大的挑戰是**它有「最容易作惡」的最大、最有價值的數據,卻有「絕不作惡」的承諾。**它能夠束縛自己的手腳,不被大數據誘惑嗎?如果別的公司都會動用,它能忍住不用嗎?如果一旦用了,它的「不作惡」理想把自己放上了神壇,它會被攻擊的更嚴重的(一個小小的「動用」,別的公司沒事,Google會被認為是違背了承諾和價值觀)。我認為把自己放上神壇的公司使命是非常危險的。

Google是個理想主義的公司,當它看到一件事是符合它的理想時,它不在乎外部因素。而且Google在創辦人說了算的環境裡,是比較固執任性的工程師文化:**當我沒有錯時,我就要證明我對你錯,絕不妥協。**它和歐盟的僵局就是這麼一個例子。

沒有柔性的政府關係是危險的。Google碰上的壟斷問題,是有可能牽累整個公司的(微軟就是為了處理壟斷調查,最後公司疲累不堪,為了不觸犯法律,謹慎到流程變緩)。**另外,Google自認為是個科技為核心的公司,所以希望不斷地在各個領域帶來顛覆。但是,在矽谷其實顛覆者都是小公司。**所以Google會不會還沒有顛覆別的領域,就被小公司顛覆了呢?從矽谷的發展,這是難避免的。最後,在非核心領域的產品,似乎總是碰到問題(當然,另外兩家公司也是)。

其實,這些挑戰大部份都是這些偉大公司成功的雙刃劍的另一刃,或許是無法逆轉的。另外,每個公司有它的15 minutes of glory。現在,微軟的15分鐘已過,蘋果、Google的15分鐘也所剩不多了。但是,偉大的公司,即便15分鐘過了,它們對世界的貢獻和在歷史上的地位是會永存的,就像柯達、福特、HP、IBM一樣。

本文出自李開復Facebook粉絲專頁12
圖片出自李開復Facebook粉絲專頁

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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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