在美索不達米亞平原
在美索不達米亞平原
2005.10.01 | 技能

瞿欣 某大網站超渺小管理階級,開車上班時,常忘記自己身處何方。曾經做過旅遊記者,接下來的夢想是到歐洲住兩年,或者移民花蓮。

我常常在思考著:「什麼是「未來旅行」?」介紹最新的景點?最炫的旅遊裝備?最時髦的城市?當我坐下來想要好好解釋「未來旅行」時,跳進我腦袋的不是最前衛的紐約或東京,而是土耳其。
土耳其極東的小城馬汀(Martin),是座顏色如蜜般的山城,小城百公里之外是敘利亞邊境,目光遠眺則是美索不達米亞平原。這趟旅行因為連絡失誤,本來搭飛機的行程,卻讓我在小巴士裡顛簸了好幾天,但這顛簸值得。一路上我們經過絲路上的驛站與荒廢的清真寺。
在到達馬汀前,我們在迪亞巴克(Diyarbakir)停留,這是庫德族人的首府,整座城被綿延六公里長的城牆包圍,城牆從羅馬時代開始建造,現在留下來的多是拜占庭時代修築。庫德族是西亞最古老的民族,也是全世界最大的遊牧民族,第一次波灣戰爭造成六十萬庫德族難民,變成世界上最多難民的民族。
我對庫德族很陌生,然而在城牆上與穿著粉色襯衫的庫德族少年相遇,他為了示好,竟轉身到城牆的洞裡挖出一隻老鼠要送給我,五官深邃的少年,笑起來還是很天真。我們在城牆上欣賞風景,低頭發現城牆下圍著頭巾的回教婦女也微笑著欣賞我們。

闖進文明起源觀照過去

繼續往馬汀出發,那是一場召喚。到達馬汀是中午,陽光在雕刻細膩的石窗上游移,彎曲的石頭門簷下藏著陰影。一條主要大街穿過小城,人們在街上購物、吃飯,有個男人買了台電視,就直接扛到驢背上。我們在山城小徑中穿梭,提了滿桶優格的小男孩怕我們迷路,一直跟著我們,在階梯上攀爬時,一個老婦突然親了我的臉頰,輕聲地說:「阿拉保佑你。」 山城的極高點有座教堂可以遠眺,教堂裡的神父曾經去了澳洲,後來因為太思念家鄉而回到馬汀,他撫著胸口說:「馬汀,我的夢想,我的故鄉。」
我則望著美索不達米亞平原發怔。那裡是文明的起源,又被稱作「兩河流域」,西元前八五○○年發現人類生活的蹤跡、西元前三五○○年有文字。
我竟然在最古老的地方,從未來闖進過去。近萬年來人類文明不斷演進,一再經歷了戰爭、和平、分裂的循環,那麼多哀傷、混亂、恐懼交錯,也有喜悅、美好的片刻,無論經歷哪些事,生命一直繼續。也許再先進的太空梭之旅都無法填滿內心的渴求,只有回到最遠的過去才能預知未來,畢竟只有從歷史中才能看見此時此刻的自己。

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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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