萬惡的KPI
萬惡的KPI
2016.05.23 | 創業

本文作者曹政,原文刊載於微信公眾號:caoz的夢囈,《數位時代》獲授權轉載。

1、KPI的緣起

用最簡單的描述就是,KPI來源於工業化的年代,車間工人,業務代表,你很容易設計一套數據指標,來考核他們的工作績效和工作質量。而傳統的管理學又將這裡的指標更加地細化,分出不同的條目、類別,以實現更精確的管理和考核,這一切的基礎是,你的工作目標,是完全確定的,而你的工作成果,是完全可以量化的。

2、新時代的問題

在網路時代,或者說更早一點,在IT崛起的時代,我們應該意識到一個巨大的變革來臨了,工作的價值往往不在於工作量和勤奮程度,而在於員工的創造力以及一些方法論的東西。而工作目標也會隨著市場的變化快速的調整和迭代,人與人在才能和表現上的差距也會無比放大,在這種情況下,繼續去苛求量化方法,或者強求去制定一些標準,往往產生南轅北轍,與目標相反的結果。而這些,其實不斷的扼殺一些企業的創新能力,並持續低估一些傑出員工的價值體現。

前天的文章,談談激勵的原則。有些人表示看不太懂,但也有一些作為企業管理者表示非常需要,昨天文章剛發出去不久,就有極為優秀的遊戲製作人來詢問我關於激勵體系的問題,實話說,我並沒有太好的方案提供,但所遇到的激勵體系的問題,確實是很多企業共有的。

下面,我們說一下典型的KPI問題,先從技術領域說起。

1、以工作量為考核目標。

圖說明
圖片來源:Streetwill

據說某公司用程式碼行數作為考核目標。

這個策略實際上是激勵大量的垃圾程式碼,優秀的程式碼都是簡潔優雅的。參見雲風老師的 skynet開源程式碼。如果考核員工的程式碼行數,菜鳥工程師絕對開心,你不需要考慮架構,不需要考慮複用,大量的copy & paste很容易堆砌大量程式碼,我在最初編程的時候,也會有這樣的習慣,把以前的程式碼直接貼過來改寫,而這實際上是複用性很差的表現。

2、以解決問題為考核目標,比如處理實際問題數,修補bug數。

這個聽上去合理一些,但我以前舉過這樣的例子,兩個專案組,第一個組長水平很高,寫出來的專案程式碼非常穩定可靠,上線後啥問題都不出,專案團隊變得無所事事。第二個組長,稍遜一些,寫出來的專案程式碼上線後,經常出一些奇怪的問題,結果疲於奔命,各種加班,各種救火,結果第一個小組團隊全部被調往第二個小組支援,第二個小組組長因卓越的工作積極性,大量的問題處理表現,和持續性的加班奮鬥而被領導賞識,升職,第一個組長只能作為其下屬。

很多企業都會犯這樣的錯誤,這樣的案例其實也有不少。

3、以專家小組的考核為準。

技術的事情,讓技術專家去評定,有些大公司有非常優秀的技術專家,就組成評委會,技術工程師需要申請升級的時候,去報告自己的工作表現,所使用的技術,所完成的工作量,所達到的目標,技術專家根據其表現決定是否升職加薪。聽上去很合理對不對?

然而並不是,十年前,我遇到過這樣的問題,我需要處理一個線上的問題,這個處理方案不複雜,按照我的方案做很快就能完成,和我搭配的工程師人蠻好的,水平也很高,但是就跟我抱怨了,「對不起啊,我上次評高階工程師沒過呢,說我工作技術價值太低,這個方案我工作考核肯定上不去啊,我有個什麼什麼算法,你看行不行。」咳咳,都是打工族,你好意思難為人家嗎?本來一兩天的事情,做一兩週,說實話,這還是非常照顧產品需求,很容易溝通的工程師,如果有那種非常自我為中心的,出個一兩月的技術方案你也沒轍啊。

今天我說一句可能有些人不服氣的話,很多大公司,存在大量技術過剩的情況,就是因為這種技術考核體系,小題大做,沒必要的技術方案,沒必要的過度架構,很多是為了滿足技術評級和升職的需要,而這一切,除了人力和資源的浪費外,更導致了產品迭代緩慢,市場應對能力緩慢。

其實我們看很多新創小公司,乃至個人,可以很短時間內發布很有意思的產品,包括一些hackathon的活動,36-48小時做出來的產品也都有模有樣,但是大公司做一些同類產品動輒幾百人團隊,半年以上時間,有人會說,大公司性能要求高複雜度高,懂不懂?呵呵,這個我還真的略懂。

而更可怕的是,某些管理職能的人為了能升職,一些本來不需要很多人的崗位,也要硬掰出一堆工作任務來,招一堆人來滿足一些根本沒太大實際意義的事情,手下人多了,自然職位也就上去了。

4、基於犯錯率考核

這種思路是,考核你工作中出現的問題數,bug數和相關故障數。
嗯,其作用大家都知道,多做多錯,少做少錯,不做不錯。
吶,工程師都已經習慣背黑鍋了。

5、基於團隊目標

恩,單獨的技術實在難以考核,只好基於團隊目標,和你的專案團隊共進退,雖然存在不公平,比如優秀的技術如果配到了一個不靠譜的產品經理手裡,可能就被拖累了,但是好歹也是一種弊端較少的方案了吧。

然而,我們知道,大公司最怕的是什麼,部門藩籬,有些熱心的技術強者,願意和更多人分享,願意幫助其他人分析問題,解決問題,願意輔導更多年輕人,然而,這一切,都沒有任何激勵。很多大公司在KPI的導向下,部門利益高於公司利益,甚至不同部門明爭暗鬥,搶專案,搶資源,搶話語權。如果有個人才,是以公司利益為重,甚至願意為了公司利益犧牲團隊利益(有些情況下是需要的,比如,公司有個特別重要的專案,比這個部門當前的專案價值大很多,一個優秀的技術,在與本部門管理者溝通確認後,去緊急支援人家的專案,就比按時完成本部門專案,對公司價值更大,我個人是非常鼓勵這種行為的),那在這種考核目標下,簡直就是要被淘汰的典型了。

可怕吧。

技術職位不好評定,那麼其他職位呢,設計師類似技術人員,做的多不如做得好,一個好的設計,勝過1000個平庸的設計,然而好這個評定,如何定量?

在產品和設計領域,KPI的問題在於,只能考核已知的東西,如何評估未知的東西,而網路產業,IT產業,要經常面對未知的場景,提出新的觀點,新的構思,和新的產品特性,那麼,在這些東西提出來之前,我們的KPI原則是什麼,每個月遞交幾份ppt報告嗎?

所以,在西方有個說法,KPI= kill people idea,你照上司吩咐的做就是了,KPI沒有任何關於想法和創造力的評估手段。

我另一篇 狼,兔子,激勵 也提到一個話題,

前端時間有個老闆最喜歡的大毒草雞湯,叫做寫給加西亞的信。別管我的要求多麼過份,別管我的方向多不靠譜,別管我到底想明白了沒有,你們做到了就是狼,做不到就是兔子,就算我是智障,你們也要把公司帶得轟轟烈烈,幫我賺錢,這就是各個老闆熱衷的狼性文化。

圖說明
圖說:Streetwill

今天重講一下這個話題,在完全以目標為導向的體系裡,就會出現一個嚴重的問題,就是為了目標不擇手段,而這種不擇手段,很可能是犧牲企業長期的信用,或者犧牲的是產品的可持續發展能力達到的,而這一點,也是非常多網路巨頭一直在犯的錯誤。

案例說話:
當年,易趣和淘寶打架的時候,易趣買了百度的「易趣」關鍵詞,淘寶沒有買「淘寶」的關鍵詞,這事我就很好奇,我覺得這個詞易趣不買也是他們的啊,自然結果本來就是他們自己的,為什麼要花這個冤枉錢,後來別人給我一解釋才明白,我有多幼稚。廣告購買是市場部門的行為,廣告轉化率是市場部門的KPI,大家都知道品牌詞的用戶銷售轉化率是最好的,購買這個詞,所帶來的客戶轉化都能提高他們市場部門的KPI表現,如果是自然搜索流量,對不起,和市場部門業績毫無關係。那麼淘寶的人說,我們不要這種KPI。

再說遊戲產業,那麼遊戲營運團隊,製作團隊,以遊戲收入為指標分紅,聽上去是一個相當靠譜和準確的指標了,但是這裡就沒問題了嗎?

有,而且很嚴重,實際上,大部分打工者,都比較看重短期的回報和效果,這很正常,誰也不確定自己能否在一個公司待多久,此外,誰都希望短期業績好看一點讓老闆賞識,也許就此升職加薪呢,長期的事情誰知道。所以就會存在一個問題,以犧牲產品的生命週期來刷收入,中國的遊戲產業,這個特徵冠絕全球。從業遊到手遊,中國的遊戲收入高峰能堅持六個月的都寥寥無幾,很多月流量過億的產品三個月後就剩下兩千萬不到了。 coc一款產品的生命週期,我們這邊對應的可能換了七八代主打產品了,問題是人家還在繼續稱霸排行榜呢。

我最近也有這個煩惱,給團隊按業績分紅是公司的原則,但又不能鼓勵那種衝流量的活動。這就不是規則所能控制的了,必須靠人的判斷力。

昨天那個朋友跟我分享的案例是,某個優秀公司的原則是,用業績分紅的方式沒問題,但是所有遊戲內活動安排都必須CEO親自審核,以免有過度的充值活動犧牲產品生命週期,問題是,這個CEO必須很懂業務啊,而且必須熟悉所有產品才行。所以,想要複製,還是很難。

那麼,問題這麼多,公司是否說,就不需要KPI了呢?或者說,有什麼更好的方法嗎?

其實,IT產業優秀的新創公司,初期都是沒有KPI的,我們看一些成功企業的發展史,在最早期的時候,都是靠一些天才的產品和技術,快速發展壯大,在網路產業,沒有哪個成功的企業創業初期是靠管理優勢的。直到人員膨脹,老闆已經無法直接面對所有員工的時候,管理的意義和重要性才凸顯了出來。而此時,引入職業經理人,引入績效考核制度,才被提入日程,這時候,你要說完全杜絕KPI,自由發揮,可能也不現實,畢竟缺乏自制力和目標感的人在職場佔據多數。

KPI的意義在於,約束平庸的員工,以提升他們的執行力,而不能用於去規範優秀的人才,如上的案例,很多時候,KPI的激勵,對於優秀的人才而言,反而是負面的。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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