離開阿里巴巴創業去,中國氣象局搶著談合作
離開阿里巴巴創業去,中國氣象局搶著談合作
2015.07.31 | 創業

「在大公司工作很好,但我一直在想,那我的夢想怎麼辦?」來自中國四川的袁行遠說。今年27歲的他,過去任職於中國電商巨頭阿里巴巴,但就在2013年,阿里巴巴傳出上市消息、風火正盛之際,他卻毅然決然辭職,並在隔年投入創業行列。

2014年2月,他成立北京彩徹區明科技,旗下產品是一款能夠精確預測當下天氣狀況的彩雲天氣App,透過與政府氣象數據串接,用衛星地圖尋找雷達進行圖像分析,能確實掌握每分鐘的天氣變化。這款App的高度精準度,更讓中國氣象局主動接洽,自2014年9月起,與團隊合作研發預報計算技術。

圖說明
(圖說:北京彩徹區明科技首席執行官袁行遠離開阿里巴巴後自行創業,推出能即時分析天氣狀況的彩雲App。照片來源:曾靉攝影。

#離開阿里巴巴一圓創業夢

之所以會有這樣的產品誕生,源自於袁行遠一直以來的科學夢,他從小就對天文非常感興趣,閒暇時甚至還會自己看天氣雲圖,向朋友們分析天氣狀況。而在就讀山東科技大學數學系時,他成立了讀書會「集智俱樂部」,每週成員們都要固定分享一本科普相關書籍。

畢業後,袁行遠在青島一家本地的網路新創公司工作,負責搜尋引擎與數據挖掘業務,一年後他來到互聯網風氣興盛的北京,加入阿里巴巴集團,在淘寶網擔任高級資料工程師,負責商品搜尋推薦業務。2013年,阿里巴巴的估值高達1250億美元,且傳出有意上市的消息,他卻在此時選擇離開這家看似前景無限的企業。

「這間公司的文化很好,我其實很喜歡。但是我想想,以後人生那麼長,應該做點不一樣的事。」袁行遠說,當時他決定給自己一年「Gap Year」,好好思索未來方向。不過計劃永遠趕不上變化,才休息了短短幾個月,北京5月的一場驟雨,卻淋醒了他的創業夢。

#北京一場暴雨,淋出App原型

在北京,通常7、8月才會迎來雨季,這場5月午後的驟雨淋的他措手不及,他心想,天氣的變化這麼突然,絕對需要一個可以準確預測當下天氣的App,「你們都知道嘛,不管在哪裡的天氣預報都很不準。」他說,原先就一直有創業念頭,但這場雨讓他更加下定決心。

於是,傳統的天氣預報會告訴你接下來幾天、幾個禮拜的天氣概況,而彩雲天氣的特色在於運用深度演算法,預估風向、降雨帶的移動狀況,並透過使用者手機的GPS定位,準確的知道所在地接下來一小時內的降雨變化。例如,你會在App中看到「接下來一個小時這裡沒有下雨的可能,不過您東南方19公里正下著雨呢。」這樣的訊息。

中國氣象局也因此相中彩雲天氣高達80%的預測準確度,在去年9月與團隊展開合作,目前可以透過中國氣象局旗下天氣網、氣象頻道,智慧氣象API與第三方軟件,得到由彩雲天氣計算的分鐘級降水預報。另外,包括中國部分地方政府、民航機場,也都與彩雲天氣有合作關係,協助機構掌握天氣、交通狀況,多方的合作模式,讓團隊今年收入預計超過200萬人民幣。

#技術取勝,衝刺1000萬下載量

但綜觀市場概況,彩雲天氣並不是沒有強力的競爭對手,論國際市場,有同樣具備即時分析功能的美國Dark Sky,論中國本土市場,有目前擁有5000萬下載量的墨跡天氣穩居市場寶座,2014年6月上線、目前僅有100萬下載量的彩雲天氣僅占市場約5、6名位置。

但袁行遠表示,團隊有技術優勢,「我們的分析技術在中國是最強的。」他自信地說,未來這種高準確度、高時空分辨率的氣象服務模式會成為主流,最後技術門檻會是勝出關鍵。目前彩雲天氣的團隊有10人,一半核心成員都來自集智俱樂部,其中有數據分析師、計算機博士等,未來團隊也將拓展市場行銷人才。

對於離開阿里巴巴,選擇自行創業,袁行遠說自己從來沒有後悔過,反倒是能跟一群志同道合的夥伴奮鬥,做一件可以改善使用者生活的事,讓他成就感十足。袁行遠表示,今年會先專心經營中國市場,目標在年底前達到1000萬下載量。另外,明年也計劃先把團隊帶到美國矽谷走一圈,「那裡有很多高手,我要跟他們切磋切磋。」他笑說。

關鍵字: #阿里巴巴 #淘寶
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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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