搞懂開發者經驗,創造「有意思」的工作
搞懂開發者經驗,創造「有意思」的工作
2016.01.29 | 技能

圖說明

什麼是「有意思」的工作?每個人對它有不同的想像,但如果不能在管理者與工作者間取得共識,將會造成營運管理的難題。專注在使用者經驗和視覺方面的工程設計的美國軟體公司Target Process執行長杜巴夫(Michael Dubakov), 認為,其中的共同因素值得提出來討論,其中有兩項最為明顯與重要:

  1. 有意思的工作是具有挑戰性的,它幾乎要超出挑戰者的能力範圍,但仍看似可以被解決,而目的地卻如海市蜃般樓讓人捉摸不透。
  2. 有意思的工作可以賦予新知識,當工作者解決一項任務並從中學習新知,那麼在結束時,將會得到雙倍的滿足感。

所以,有意思的工作是既富有挑戰性又具有啟發性的。現在來談另一件事:開發者的經驗。

初級開發人員:第一次真好

初級開發人員幾乎都在從事有意思的工作,因為任何事對他們來說都是既有挑戰性又値得學習。這就是為什麼初級開發員總是快樂地微笑著。他們每天都在學習,第一次使用軟體架構模式(Model-View-Controller, MVC)?好興奮呀!第一次發現Javascript裡的原型繼承(prototype inheritance)?太酷了!解決網頁IE 8的呈現錯誤?這需要好好思考…

有經驗的開發人員:換職位,不然就換工作吧!

最初的熱情已然消退,而僅存的樂趣一天比一天還少。當有趣的程度降到臨界點時,麻煩來了,那意味著工作者學不到任何新東西了。漸漸地,他會變成一個「殭屍開發者」,日復一日地解決相同的作業問題。然而,真正的殭屍開發者甚至不喜歡有意思的工作,他們挑選能以不費吹灰之力完成的類似工作,難度則是越低越好。

有一天,當「我已經幾週沒有做過有意思的工作了」的想法浮現腦海時,這是個嚴重的警戒,而且必須盡快解除它。最好能和管理者協調,看是換職位或是換公司。每份工作都應該要能平衡有意思的工作和日常例行的工作。

沙場老將:挑戰個人極限

可以增加三層企業的解決方案嗎?好。可以建另一個社群網絡嗎?好。殭屍開發者等級:80。經過10年專業的程式訓練,老將們已有充裕的知識和經驗做為後盾,甚至能精闢地挖苦、吐槽工作內容。事實上,已經沒什麼事情能激起他們的興趣了。

有些人說:「我們是專業人士,我們解決問題不為樂趣,而是實現造福他人的價值,這就是為什麼我們還在這個行業。」他們試著把修復程式的問題昇華為理想層面的問題,這個方法只有部分時間行得通,這些人通常並不快樂。沒人指望能看見他們的熱情、初衷和勇氣。

有些人則在本身領域內持續精進,不斷摸索更好的程式設計方法。例如,研究編譯器長達20年,一路上必須堅持、有耐心和冷靜,很少人能堅決地走完這趟荊棘之路。有些人則試著尋找挑戰個人極限的工作,他們換工作、換國家、換工作領域、換科技行業。他們解決各種各樣的問題,並且累積範圍驚人的技術能力。最終,他們將無法在各個領域學有專精,不過,卻能以令人意想不到的角度看待事情、解決問題。

公司該怎麼辦?

好的公司應能提供足夠數量的有意思的工作。有件事是很荒唐的,那就是認為每位員工能以相同的熱情執行每項作業。只有當有意思的工作和無趣的工作達成平衡,熱情才能持續燃燒。

最理想的情況是,公司讓初級開發者快樂地完成那些老將們認為瑣碎的任務;有經驗的開發者完成那些老將們認為一般的任務;而老將們則對真正艱困的任務進行腦力激盪(要找到這些任務或許不容易)。

圖說明
X軸為開發者的專業知識,Y軸為開發者的數量。圖左上為產品開發;左下為外包作業;右上為目標進程;右下為科研項目。目標進程小組與科研項目的弧線相似。

至於初級、有經驗和資深人員的比例該如何安排?以Target Process來說,有25位初級人員、19位有經驗的人士和6位資深的開發員,換算成百分比則是0-75-25%。不過,更健康的比例是25-50-25%。

若認為一間公司不需要初級開發者,那就大錯特錯了。當老將們必須經常修理一些細碎不堪的問題,他們的熱情會冷卻、生產力會下降,而失去有力人才的機會就增加了。總結來說,管理者必須思考以下幾點:

  1. 幾乎每項任務對初級開發者來說都是有意思的。
  2. 有經驗的開發者應該著重於平衡有意思的、一般的任務。
  3. 老將級的開發者則有兩條路:持續專研技能或者涉獵新領域,以變成通曉各方面的多功能人士。
  4. 公司應該重視「有趣程度」,並且妥善安排不同專業程度的人員比例,讓其解決相對難度的任務。

文章編譯自Target Process

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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