簡立峰:服務思維決定台灣硬體未來
簡立峰:服務思維決定台灣硬體未來
2015.07.01 | 科技

今年台北國際電腦展(Computex)從開展到落幕,外界質疑聲浪四起,讓人不禁反思台灣的硬體競爭力是否不復以往,提前步入「失落的時代」。但在此同時,物聯網的議題發燒,卻又帶來台廠的希望。

台灣的硬體生態,在物聯網時代下的機會與挑戰在哪裡?硬體新創、代工廠、零組件業者面對全新的物聯網生態圈概念,又要如何一一突圍、各個擊破?「看不清楚的東西往往會比較失落,但有人看到的是機會。」Google台灣董事總經理簡立峰認為,台灣的硬體優勢,放眼全球仍然耀眼,只是在硬體優勢之外,仍然必須釐清物聯網時代的硬體特性,並加入服務思維概念,才能不被失落感蒙蔽,看得更清楚,也看見更多機會。

Q:現在做硬體必須要有生態圈的概念,智慧型手機就是一個很好的證明,到了物聯網時代,是否需要改變?

**A:**物聯網現在推的方式跟Android時代很不一樣,因為Android時代是大家都還不知道的時候,就已經有合作夥伴了,像HTC,我們一起協同開發很久,先有一個Nexus專案出來,先定義好硬體,再一步一步這樣走。可是在物聯網的定義下,事實上是先把生態圈(Ecosystem)拉出來。如果拉回到CES的時候,你可以注意到Google在講Android Auto時,它只定義簡單的API(應用程式介面),剩下的東西就是大家一起來,幾乎100家汽車廠、所有晶片商一起。物聯網時代很複雜,需要靠大家一起集體來努力,不是單靠一個作業系統本身。

在這種情形下,我覺得台灣廠商要思考的是,那個產業你熟不熟?你要先從哪裡開始切進來?技術能力本身沒有太大問題,最重要的是你要搭配的服務要往哪裡走?物聯網硬體很明顯可能是服務驅動式,但那個服務到底是什麼?

Q:很多人談到物聯網軟體的重要性,但硬體最終是否還會回到量產製造,台灣的硬體優勢難道無從發揮嗎?

**A:**我們這樣看,台灣的優勢其實是比大多數國家大,可以「以逸待勞」,如果你真的那麼懶,不想賺很多的話,以逸待勞也是可以生存。但這就很可惜,明明有更大的市場卻不去做。硬體的利潤只會越來越低,這是大家都同意的,因為消費者對於一個硬體要付出很大的代價,這個概念現在基本上大家已經不太接受。比如說智慧型手機就很明顯,低價手機是靠Bundle Fee在賺錢,它不是靠那個硬體裝置賺錢。

一樣的道理,物聯網的硬體裝置都會很便宜,因為它要你Subscription的費用,比如說Dropcam(編按:Nest併購的居家監控技術及服務供應商),它不只是硬體,它就是一個Camera Service。

Q:那麼硬體服務的概念或核心精神究竟是什麼?

**A:**很有趣的一點是,做硬體的人確實很難思考什麼叫服務,做服務的人也不知道硬體在搞什麼(笑)。台灣廠商要怎麼去思考服務跟硬體的差異?我想Dropcam是個很明顯的例子,台灣非常會做網路攝影機,但我們就掛人家的牌子,人家去賣。可是Dropcam再加一條網路線就變成Subscription,而且剛開始的時候這條網路線就存在Google的平台上,它連自己的雲都沒有,可是這樣就成功了!這就是一個服務的概念在裡面,它讓大家敢把影像資料儲存到一個你看不到的地方,這就是一個平台效應。

Q:硬體業者若要轉型成服務業者,你認為關鍵的策略思維是什麼?

**A:**我覺得是投資。我一直在重新思考台灣的電子業要怎麼樣去利用這個機會,答案是鼓勵新創或投資新創。台灣企業真正的問題是,沒有在資源很豐富的時候,好好擴大去做投資。最近矽谷創投在分析台灣幾家很成功的電子業,他們手上擁有的現金超過外界想像,可是他們都沒有把握在手上的現金拿去投資新創、鼓勵新創。

很多人對投資新創這件事很保守,因為看不懂。我覺得這個東西不太合理,因為投資新創這樣的行為本來就沒有人看得懂。你要投資一筆錢,你就是要願意承擔風險,因為你要新的機會、你要未來,你就是要冒那個風險。

從這個概念下,我覺得硬體產業與其內部自己去革命,不如投資,全世界擴大去投,投對了當然就整合起來。大家沒有想到的是,一成不變的結果,你的競爭者就是針對你來嘛!因為你給競爭者太長的時間,而你自己一成不變,那這些競爭者就可以做出比你成本更低、更快,所以只有不斷地投資的企業,人家才會猜不出你要做什麼。

Q:台灣硬體新創近年來逐漸崛起,也開始有硬體服務思維的概念,你怎麼看?

**A:**我們先用台灣來看,再來看全球的角度。台灣新創團隊這兩、三年的風氣有逐漸起來,這是好現象,但是在利用台灣既有硬體優勢的部分,還有點欠缺。目前看到很多團隊不一定曾經有過硬體製造經驗,所以他即使想得到,也不一定做得到。下一階段台灣的新創團隊要的是,有硬體經驗的這些人,怎麼去做你看得到的這些服務層面,這樣他的優勢才會發生啊!已經有那個味道了,但還不夠多。

根本的問題可能還是在機會成本。已經在硬體大廠做得很好的人,他為什麼要出來冒險?更年輕一代他看到了創意,可是他沒有硬體製造的經驗。假設你今天要做一個測血糖的東西,可是你沒做過硬體,那你跟來台灣找硬體廠商的矽谷團隊其實是一樣的,你沒有發揮身處在台灣的優勢。

台灣的硬體優勢如果沒有發揮,跟人家比起來,最大的弱勢統統出現了。為什麼?因為沒有發揮台灣硬體製造的優勢,結果你又在一個市場本身比較小的地方去推動你的服務,那你就沒有任何優勢。如果倒過來,在台灣發揮硬體製造的價值,雖然你是在台灣推向全世界的服務,可是假設你的成本比較低,或者推出來的速度比較快,或者硬體比人家可靠,你就有這些優勢去跟人家競爭,慢慢地擴大你的版圖。

Q:物聯網是個少量多樣的發展趨勢,但是台灣的代工思維過去是以數量來評估訂單的潛力,未來要如何因應?

**A:**現在我們講的代工業種類其實很多,台灣硬體業代工很多元,電子五哥當然就接大單,但其實已經有越來越多業者朝向少量多樣。像鴻海,它量夠大,什麼都去涉略,可能會押對寶,但也有可能很多東西是繳學費。有些業者可能已經想好,未來可能沒辦法接到很大的單,所以開始朝少量多樣去走。在這些少量多樣裡頭,能不能找到一些比較有價值的?我想最重要還是關鍵性零組件,你手上有掌握到那些關鍵性零組件,才有可能在代工領域占有領先優勢,否則其實長期來看的話,可能要走向垂直而不是水平代工。

鴻海是走水平式的代工,什麼都包,可是有些代工業者是走向垂直,這樣會有機會,但要押對寶。垂直代工不是所有的裝置都可以代工,而是鎖定在某個領域的裝置。比如說我就走向醫療電子或是消費性電子,或是做穿戴式,勢必要做一些領域上的切割,否則最後賠掉的是代工廠在過程中換來換去的這些費用。現在多數的國際大廠不知道未來發展會是怎麼樣,所以有很多實驗性的計畫在進行。那些東西其實我們代工廠也是要付成本,跟他們一起在繳學費,你什麼都做的結果當然是風險大,所以需要做一些垂直上的決定。

台灣總是把自己想得太軟又太硬,其實沒有。台灣業者被PC綁得太久了,那腦袋都改不過來,其實我們既不軟也不硬,就是要創新!

Google台灣董事總經理

簡立峰

現職: Google台灣區董事總經理
**經歷:**中央研究院資訊科學研究所副所長、台灣大學資管系合聘專任教授、微軟亞洲研究院技術顧問,2006年加入Google擔任台灣工程研究所所長。研究專長包括資訊檢索、中文資訊處理、自然語言處理、口語語言處理以及網路資訊探勘

數位時代254期封面
(《數位時代》2015年7月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw
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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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