深化產學合作!向沒有能力領導創新的大企業說掰
深化產學合作!向沒有能力領導創新的大企業說掰
2016.01.09 | 科技

圖說明
圖說:洪士灝,1966年出生,現為台大資工系教授。攝影/郭涵羚

過去科技產業一直是台灣的驕傲,但是代工細緻化的專業,卻也讓企業慣於安逸,缺乏創意、對人才培育的不足。要讓科技業轉型,政府補助對象應以技術實力強的新創公司為優先,而非沒能力帶領創新的大企業,同時企業應讓中階生力軍、年輕人才上位,盡早交棒。

產 業趨勢轉向網路化、行動化,台灣未能及時抓住,一籃子業者因此受重傷,連技術領先的半導體產業,近日都圍繞在被入股、被購併的議題打轉,過去引以為傲的產業通通暗淡無光。

為什麼台灣產業轉型與產業創新這麼慢?企業嘆人才難找,人才嘆低薪爆肝,產業與人才存在著矛盾,長期觀察產學發展的台大資工系教授洪士灝認為,這其實是多年前就已種下的果:企業急功心態,學校教授受制於過度重視論文的評鑑制度,各自卡在框架裡窒礙難行。

一直以來,台灣產業以代工、代設計為主,都聽令老闆行事(指IBM、蘋果等擁有核心技術的企業訂出規格,台廠跟從),訓練出台灣善於細緻化的垂直分工,從系統到晶圓,每一層都很專業,但大家都以訂單來溝通,不是用技術合作,「這樣的環境下,任務相對單純,找人也相對方便,訓練幾個月就要上軌道」,因此也慣壞了企業,認為學校訓練出來的學生要在最短時間被它們所用。

當企業以往的經營方程式還奏效,又背負著賺錢壓力時,轉型自然不會是當務之急,久而久之,「就看到他們沒那麼勇往直前」。而且在代工文化訓練下的人才也不夠全面。

另一部分,則是企業與學校產學合作不夠多,洪士灝舉例,外國產學合作的文化相當普及,特別是科技領域,企業盼與學界一起探索、進而解答,但台灣教授的評鑑制度過度重視論文,與企業做務實研究很可能不被承認點數,久了之後,弊端就會出現。

培養大型系統人才

「高科技應該是高風險,冒險犯難!讓沒有創新的大公司慢慢退場,跟大家說掰掰!」洪士灝直言。

例如代工產業所需的資本門檻很高,但如果技術門檻不高的話,其他國家如大陸可以靠著充沛的資金和人力,很快來占領這樣的產業,很多這樣的公司還在吃老本,難以轉型。

那資本門檻不高的新創企業呢?如果技術門檻同樣不高的話,即便靠創意、靠經營模式,也很容易曇花一現,因為這兩項很容易被複製,而且如果做的產品只是跟人家比快、一次做很多、賺一票,這與傳統模式很接近,同樣難以長久。

不過,老路走不通,就會找新路。洪士灝指出,未來台灣要走的路就是發展「資本門檻不高、技術門檻高」的產品或是服務。首先,硬體產業已經到了瓶頸,很難再撐下去,不必再有更多人進來幫忙cost down,而「幫硬體加值的就是靠軟體」。

看看幾個外國案例,他們的創意通常是建立在良好的技術之上,例如:荷蘭的建築設計了融合藝術價值、材料、力學;以色列也是科技輸出國,強項在軍用國防的技術;德國、日本、法國不是幫人家打造電腦,是做工業裡頭的製造技術。他們的共通點都是做大型技術,而非玩具,這些技術都是可以對外輸出。

「這些複雜的系統不需要大量資本投入,需要的是優秀人才」,將技術做到超前,就能把台灣整個產業往上拉升。像是新創公司沛星互動(Appier)、VMFive,就是很不錯的案例。所以,像是系統架構師(System architect)、擁有軟硬整合能力,均是未來很重要的人才。

讓中間世代也能貢獻

除了年輕人之外,身為五年級的洪士灝也看到中間世代的煩惱,「很多同學來問我,怎麼幫助產業?」他們在企業做到中階主管,被管理庶務、業績數字壓得無力,但還沒有被老闆完全授權,他們也不是新銳年輕人,就這樣被卡著。但為什麼不能將這群人的專業和經驗釋放出來?

現在大陸企業普遍是年輕人當家,與五年級生當時的教育不好有關,所以大陸年輕人上位很快,企業活力很旺盛,再看芬蘭,諾基亞倒下後反而釋放許多人力,創造不少新創公司。

「夾在中間的世代是重要的!」洪士灝強調。他們可以承先啟後,特別是新創公司在經驗、人脈、募資、財務的諮詢都很需要幫忙,這群人可以貢獻。但目前的問題是,中間世代的聲音有點被跳過,怎麼建立他們參與貢獻的管道、怎麼銜接,是很重要的議題,如果這部分可以引導出來,將會發揮很強的功用。

  • 行動事蹟
    長期關注科技人才、學生創新等議題,其觀點及文章經常出現在各媒體。
  • 希望2016年台灣能改變的一件事
    實現產學思維轉變的一年,學界能造就真人才,業界能讓人盡其才。

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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
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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。

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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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