[Internet20] 改變網路20人系列1：超級天使孫正義|數位時代 BusinessNext

望遠又望準的超級天使
孫正義（1957~，軟體銀行創辦人）

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孫正義眼中的世界，和一般人的不太一樣，因為他看得見遙遠未來。15歲那年，孫正義讀了司馬遼太郎的《龍馬行》，替日本近代發展奠定基礎的坂本龍馬從此成為他的英雄。16歲時，他決心休學赴美讀書，並在1979年以販售語音電子翻譯機給夏普的1億美元為資本，在美國成立軟體開發公司，隔年回國後創立軟體銀行前身「日本軟體銀行」。34年來，軟銀跨足電信、網路，並持續投資海外。

注資雅虎、看出馬雲的潛力，是孫正義最為人所知的兩件事蹟。看好網路產業發展， 1995年以200萬美元投資雅虎，後來又陸續投入3.5億美元；1999年10月30日，他和馬雲在北京碰面，只聊了6分鐘就決定投資3千萬美元，讓他在2014年阿里巴巴上市後成為日本首富。他曾說，自己一開始只擁有「夢想和毫無根據的自信」，而這股自信，最終幫助他成為走向世界的創業家。

#關於孫正義的三篇新聞

##[孫正義在日本的定位] 新創業家帶領日本勇敢向前

一九九二年泡沫經濟崩壞至今，日本社會度過了戰後歷史上最黑暗的十五年。媒體稱這段時期為「平成不況」，形容怎麼打強力針都叫人失望的長期不景氣。也有專家說這是日本「失落的十年」，十五年來日本內部經濟社會的大變革，促使創業者有更多機會實現創業的夢想。特別是把Yahoo!帶進日本的網路教父孫正義。

「孫正義救了日本！」二十六歲的NTT工程師、東大理工研究所畢業的余伝道彥在訪談中讚嘆。孫正義創立了Yahoo!Broadband(Yahoo! B B)，使得過去在NTT獨霸市場時，本來一個月一個家庭八千到一萬日圓的網路費用，一路降到三千日圓，大幅降低使用者的連線成本。

孫正義讓日本的寬頻普及率達到七○％，造就龐大使用人數，更創造了龐大的市場機會。年輕創業家利用網路公司低固定投資比例、進入障礙低的特性，一舉打入網路商業世界成功。(繼續閱讀)

##[孫正義投資方向] 新創企業的下一片沃土：印度是如何吸引日本投資者的？

不管是通過什麼途徑投資印度市場，日本這個富有的資金和技術的投資者都已經開始注意到這座金礦。日本軟銀集團的孫正義在造訪印度之後表示，印度正在處於自己的轉折點。印度擁有全世界排名第三的互聯網用戶數量，但是在在線交易方面僅佔很小的一部分。隨著網絡更快速、便宜的進入到印度，印度在在線交易方面的潛在增長率非常大。

不管是通過什麼途徑投資印度市場，日本這個富有的資金和技術的投資者都已經開始注意到這座金礦。日本軟銀集團的孫正義在造訪印度之後表示，印度正在處於自己的轉折點。顯然日本投資者已經清晰地看到了印度正在蓬勃發展的科技實力，而且他們也已經想好瞭如何從印度這個市場掘金。(繼續閱讀)

##[孫正義投資方向] Pepper機器人旋風來襲，吹皺開發者、零售產業、企業端春水

2015年6月，Pepper機器人正式對外銷售，孫正義也宣布旗下的SoftBank Robotics Holdings事業體，將由軟體銀行、鴻海、阿里巴巴集團合資而成，三者的股權占比分別為60％、20％、20％。鴻海主要負責精密代工製造，阿里巴巴則發揮自身在線上通路的優勢，協助Pepper海外銷售。

Pepper並非一個封閉的應用生態，相反的，軟體銀行廣邀開發者在Pepper的開放系統之上，開發各種全新的應用程式。今年3月軟體銀行曾開放300台Pepper讓開發者搶先購買，沒想到造成搶購熱潮，開賣1分鐘內旋即售罄，最後還得用抽籤方式決定購買者。(繼續閱讀)

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（《數位時代》2015年8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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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。

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。」

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。

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。

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。