愛知博覽會的創新
愛知博覽會的創新
2005.10.01 |

在愛知博覽會的尾聲去參訪,以為人會少一點,結果完全錯了。僅管西日本有颱風來襲,入園人數還是居高不下,9月3日更創下25萬人的高峰。為了進豐田館仍得排上三個小時,熱門的國家館如德國館,到下午五點還是有100分鐘等待線。就參訪人數而言,這算是一個成功的博覽會。 我們有幸訪問了總企劃人之一的福井昌平先生,對愛知萬博的企劃概念及創新有較深入的了解。他一開始便說這是21世紀第一個萬國博覽會,對這個有150年以上歷史的博覽會而言,愛知做了許多創新。不同於19世紀的萬博強調國力,20世紀的萬博強調企業力,21世紀的萬博應有一些新的省思與再出發。 探索自然與生命的智慧 他認為21世紀之後的萬博有二種趨勢,一是金磚四國之類的發展中國家,他們爭取主辦萬博的動機仍是展現國力,並與都市發展或造鎮相結合,因此開發與基礎建設的規模愈大愈好。1970年的日本大阪萬博,參訪人數6400萬人和展場面積都是本次的三倍,2010年上海萬博的目標一定是要超越大阪的記錄。 但已開發國家的動機完全不同,各國政府已很難得到國會的同意,再以大筆納稅人的錢來宣揚「國威」,而是必須以更高層次的目標與主題,足以凝聚眾人,吸引企業、市民、甚至是他國政府的參與才是重點。 愛知的主題是「自然的睿智」,一反過去透過一座座龐大的人造紀念物,以展場的規模來展現「人定勝天」的科技開發思維,此次以比較謙卑的心態,在對自然環境破壞最小的情況下,體驗與探索其中所孕涵的訊息(Nature's Matrix)、展現人生的技巧與智慧(Art of Life)、以及構思生態循環的社會開發(Development of Eco-communities)。從而以地球社會全體成員為主體,來形塑與建構全球規模的對話與交流之平台,解決人類共同面臨的課題。這些概念不只要表現在會展期間,從會展的規劃設計過程、軟硬體設施到結尾的善後處理(再生、再利用、再回收)都要考慮大會的主題。以下就是這次博覽會的特色,提供給大家參考。 樹立市民參與的典範 第一,此次的場地原是「愛知青少年運動公園」,涵括了許多生態棲息地,約150公頃,因為會後要還原,此次只利用了原來球場、競技場、以及露營地共60公頃,算是相當緊湊(compact)的基地設計。整個基地的高低差達40米,設計上很巧妙地用了全長2.6公里的「空中走道」環繞各個展區,創造出流動的空間,讓參觀者沿著此一空中迴圈(global loop)就可穿越不同特色的各國展館。原基地中的13個池塘都原樣保留,也形成了自然庭園的地景形貌。 第二,為了讓各國的展館投資較經濟,不過份地在建物上爭奇鬥豔,大會蓋了161個18米×18米×9米的「模組」,由各國來租承及做內外裝潢。已開發國家的呈現較能掌握到大會主題,以創新手法呈現該國特色;開發中國家的想像力就較差,許多甚至淪為商品販賣場所,較為可惜。 第三,本次市民參與的深度與廣度也得到世界博覽會協會的稱讚,前後有十多萬市民直接、間接地參與此次博覽會的企劃設計建造及營運,另有三萬志工參與服務,非政府組織及非營利組織的計劃與節目超過250個,為未來的博覽會立下市民參與的典範。

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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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