[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!
[Internet20] 5位台灣網路創業家反思Internet 20年系列三:要想很多,才能打贏未來的仗!

網路是關於人的生活,今天我們不談商業模式,來聊聊人生。五位創業家,有人以台灣為主力市場,堅持了15年,有些則跨海到中國,參與堪稱最激烈血腥的戰場,或者成為國內外大集團的一員,也有人順利踏上IPO之路。
在青春正盛的年紀,感受到網路的召喚,踏上了通向新世界的偉大航道上,卻也碰到台灣網路業最困難的10年,家人反對、資金縮手、社會質疑,但他們還是無懼地揚帆,朝著夢想前進。走過那段一段不平凡的歲月,他們理解,原來,這些環繞個人小宇宙的經歷,其實豐富了人生的旅程,帶著不放棄的心,他們仍努力著下一次達陣!

圖說明
(人物由左至右)

葉建漢(時間軸科技創辦人):
1976年生。九○年末還在交通大學資訊系就讀時就開始創業,先後創辦了三間公司。2008年創辦時間軸公司,專供行動與社群服務,2013年遠傳電信以1 億投資,去年正式推出全新行動服務品牌FriDay。

高儷玲(優仕網創辦人):
1976年生。2000年在江炯聰老師介紹下,與研究所同學陳慶蔚創辦嚮網科技,針對大學生推出「優仕網」,是國內第一家開始收費的社群網站,成立15年,目前以導購服務「愛逛街」與Facebook備份服務「Flog」積極展開東南亞市場佈局。

羅子文(活動通創辦人):
1981年生。2009年和大學同學謝耀輝成立盈科泛利公司,2010年推出電子票券平台「活動通」,2012年決定全力轉進中國大陸市場,目前用戶數達一千萬人,並成功取得包括高通、英特爾旗下DCM公司兩輪投資,募得上億元台幣資金。

郭建甫(Gogolook創辦人):
1979年生。抓住App浪潮,與鄭勝丰和宋政桓兩位朋友,成立走著瞧公司,2011年推出Whoscall來電過濾軟體,全球用戶突破2500萬,曾被Google執行董事長施密特稱讚。2013年被Line母公司韓國Naver 宣布收購。

林志銘(愛情公寓總經理):
1978年生。大三開始接案寫程式,2003年與張家銘、林東慶、舒雨凡三位高中同學共同創業,成立台灣社群交友網站愛情公寓,2005年前進大陸市場,打下一片江山。2013年6月4日以台灣首檔社群網站個股上櫃。

#Part 3: 時代的考驗,個人的成長

郭建甫:
我們都有看過 Paypal創辦人之一彼得•提爾(Peter Thiel) 的書《從0到1》,它裡面講一件事情,就是說真正的創新,是創出一項沒有競爭者的服務,對我來說,背後的反思,就是中國人的社群為什麼很難做出什麼真正很偉大的創新?

尤其在整個網路環境裡,我們在談的永遠是:我們有沒有可能複製出一個Line?

可是我們有沒有其他國家背後的人文思維、教育背景,鼓勵我們做出根本層面的、全然新鮮的創新,我覺得像美國這麼大,它很願意去投資那種很基本的東西:像是電動車,這件事情他有沒有可能有一個新的模式?在很早的時候從Tesla就開始做,你覺得他很瘋狂、他在做電動車,可是你不知道他電動車裡培養的很多技術,它會變成下一個世代讓整個美國獨佔全球產業的東西。

葉建漢:
台灣通常都沒有辦法學到這個世界的運作方式,像百度、阿里巴巴或是騰訊這些中國公司,對於未來佈局為什麼那麼緊張?因為現今每個人都在跨,運動公司覺得自己是科技公司、科技公司覺得自己是品牌公司,沒有人覺得自己是在自己的核心領域裏面,大家都在打生態圈,我覺得全世界新銳公司都正在學習這件事,但唯獨這二十年來台灣人都不習慣,他們只告訴你要專注,要focus,你做這個東西你就好好做十年,你不要想太多。可是現在很有趣的是,你就是要想很多,你才能打贏這場未來的仗。

圖說明

羅子文:
我在想我們這一代到底相信的價值觀是什麼?美國夢的一部份也好,我覺得我們這一代是沒有的,我不知道下一代有沒有啦。至少我們這一代看的是很務實主義的,看的都是錢,我覺得這不算是一種追尋。

開始創業到現在,我發現公司跟公司之間的競爭,其實是人才的競爭。舉例來說,台灣以前最聰明的人全部都從醫了,某個程度上,它也代表了這個世代的某個缺憾,就大陸來說,最精英、最精打細算的,全部都在做互聯網。

到現在為止,對台灣來說,關鍵的議題我覺得不是資本,而是「人」,人上面的東西反射回來的,不只是技術上面,所謂對互聯網的理解,是對這個社會的想像。

我非常羨慕在矽谷、北京的年輕人,每個人走在路上都是抬頭挺胸的,哪怕他前面關了一間失敗的公司,他只會更覺得這個國家、世代是有希望的,可是我每次回到台灣,特別我是南投人,就只有一個感覺,這地方十幾二十年沒有太大的變化,明天像是昨天。

郭建甫:
人才這件事情,我曾經請了三個獵人頭要公司找UI(使用者介面)設計師,找了半年都沒找到,那這些人並不是不存在,而是他們都在一些很優渥的地方,而我挖不動。如果我們想在台灣投資一個可以長大的網路公司,人,就是一個很大的問題,因為我們是跟全世界優渥的資本市場在搶人。

這一直是我們很想解決的問題,我們走出去全球化,但其實真正可怕的是全球化正在入侵我們,當所謂的資本已經不是物質、不是工藝了,而是「人」身上的時候,我們一整個世代訓練出來的教育,仍停留在思索如何更有效率、怎麼成本更低這些事,而不是想怎麼從人文思維的咀嚼探索,去作出顛覆根本層面的創新。

葉建漢:
你有沒有發現,網路時代中,「透明」是這個世界進步的主要動力,但台灣這個社會有權力的一代,卻不太喜歡讓世界看清楚他們,他們覺得灰暗的地方能保有安全感。

郭建甫:
我比較喜歡把一個東西往極端去談。我覺得「透明」這件事帶來的影響就是,科技其實可以用更舒服、安全的方式來服務我們。未來可能二十年後,我們再來看這個世代,其實會覺得活在這個時代的人很累,我們的手機為什麼一天到晚會有提醒訊息?為什麼我們每個人都會低著頭看螢幕?如果我們預期會那樣,就應該試圖在當下找到那些創新。

圖說明

台灣工作者不會跟外面比,因而,當身邊的人都是跟他用同樣的標準在做事的時候,對「什麼是卓越」這件事情,他就不會去追求,因為他認為他做的,跟隔壁的人差不多,他超棒、他想下班。

可是當我們公司被Naver併購之後,開始有日本同事、韓國同事出現,本地同事發現就會去跟他們比,然後他會想做的比他們好,這時,競爭關係就出來了。我覺得要鼓勵台灣的人,跟國際的人一同競爭,就必須去創造一個相互參照的環境,要不然我們對自己的標準無從比較,你也覺得差不多就好。

羅子文:
我反而覺得不會那麼規律,因為規律不會造成創新,就是會有碰撞,我覺得會往反方向去走,因為這是創新的來源。

(系列完)

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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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