[朱平] 台灣需要另外一種創投實驗:Indie VC(下)
[朱平] 台灣需要另外一種創投實驗:Indie VC(下)
2015.06.20 | 創業

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一直覺得很幸運能參加AAMA搖籃計畫,讓我有機會認識一群──選擇一條較少人走的路的創業人。只要可能,我都建議創業人選擇一個有現金流量的行業, 盡量靠自己,並有意識地不允許自己快速成長,情願借貸,也不隨便找投資人或合夥人。如此才能真正做自己,做自己相信而且有熱情的事。

我跟許多VC分享:「一個最適合您投資的創業人,就是一個不需要您幫助的創業人。」如果一個VC每天忙於幫助創業人,這創業人可能不是真正具有創業精神及有能力的人。當VC變成General Manager或Consultant時,就是一個失敗的投資。

我們非常需要Indie VC來支持有更高目的、理想的社會企業或B型企業,但Indie VC仍要確保投入的資金有合理的回報、固定分紅或變現(否則就變成慈善捐贈或借款)。我們也可將這種Indie VC視為Enlightened VC(有更高目的、不求投資報酬極大化、有覺醒的VC),被投資的社會企業或B型企業一樣需在市場競爭中獲利、成長、履行義務及責任,確保Indie VC的資金能按約定回報。

因此社會企業、B型企業的創辦人仍能完全獨立運作,不會因為有VC而影響他們的長期遠景及使命。我認為只有維持私有獨立,才能堅持理想、保有熱情,並執行長遠的計畫,就像Paul Graham所說的:要能專注在挖個小洞,才能挖成一個非常深的水井。

這種Indie VC投資的除了是創辦人本身外,最重要的是投資在一個Cash Flow Sharing Model,或萬一某天創辦人願意上市上櫃後的資本利得。

我支持這種Indie VC,因為我相信有許多新生代創業人追尋的是一種Lifestyle,一種能自己做主、選擇自己工作時間、做什麼、在哪裡生活、工作或跟誰一起工作。關鍵在於,他們如何能找到一個生意──能在第一天就有現金流,且因為高科技而使生產力提升,靠的是降低「贏得新客成本」及網路效應(Network Effect)來大規模化,不需要新資金不斷地投資才能成長,而是靠正向的現金流與Indie VC分享利潤。

坦白說,我也不知道有沒有這樣的Indie VC市場,因為最後仍要取決於有沒有足夠的這類創業人,願意以現金流來挑戰自己的經營能力,而不是靠傳統VC的資金,快速占領市場,只想變成最大(卻沒有現金流),然後再等著被別人併購或上市上櫃的傳統成功方式。

P.S.在下一期專欄,我想多談談如何能做您自己的老闆及義工。

Homework

《數位時代》讀者一定要讀的三本書:
1.《The Lean Startup》(中譯《精實創業:用小實驗玩出大創業》)──Eric Ries
2.《Zero to One》(中譯《從0到1》)──Peter Thiel & Blake Masters
3.《The Hard Thing about Hard Things》(中譯《什麼才是最難的事?:矽谷創投天王告訴你真實的經營智慧》)──Ben Horowitz

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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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