與藍綠無關──給台灣政府的網路新創政策建議
與藍綠無關──給台灣政府的網路新創政策建議

蔡英文在520總統就職演說中,曾經提到:「新政府將打造一個以創新、就業、分配為核心價值,追求永續發展的新經濟模式。改革的第一步,就是強化經濟的活力與自主性,加強和全球及區域的連結。」展示了海洋國家積極對外接軌的企圖,也提到多次年輕人動彈不得的低薪困境。

首爾東大門街景

今日困境源於過去數十年來台灣當權者與資源分配者的錯誤決策(藍綠皆然):台灣一直不成比例的將目光聚焦於科技製造業以及低毛利的代工業,人才政策、法規設計、資金分配及政策補貼都以這些產業為依歸。這些產業為台灣在全球科技硬體供應鏈裡打造了不可或缺的位置,創造許多出口額,但決策者們卻也忽視了全球風起雲湧的網路業,且因2000年的網路泡沫,將網路與泡沫永遠畫上等號,或歸類於「不適合台灣發展的行業」。

首爾

過去的15年間,美國、中國、日本、韓國以及其他地區,都在2000年泡沫後又經過兩三輪的景氣循環,出現了近百家市值超過十億、百億甚至千億的網路公司;以Google、Facebook、亞馬遜為首,這些公司在許多商業及非商業領域以顛覆式的創新改變了人類行為──從消費習慣(PayPal)、訊息傳遞(Facebook、LINE與Snapchat)、教育(Coursera)、交易(Uber與Airbnb)、娛樂 (YouTube、Netflix與Twitch)甚至理財。「Mobile is eating the world.」,這些產業免廠房、無污染、高成長、高效率、創造新工作、國際化,吸引各國年輕人才加入。台灣的年輕人想從事網路業,要不就得離鄉背井去美國、中國、東南亞,要不就在對網路新創極度不友善的法規框架裡咬緊牙根存活。

首爾街景

在新政府所提出的亞洲矽谷白皮書裡,對網路業仍付之闕如,而將重點放在生技醫藥研發、智慧機械、綠色能源、國防產業與IoT,這些產業雖然都很重要,但作為一個長期關注網路業20年的媒體,我們對於亞洲矽谷計畫絕口不提矽谷最核心的軟體業,感到相當錯愕。

我們希望靠網路、靠年輕人贏得選舉的蔡總統及執政團隊,能建立對網路業的深入理解,注入正確的資源與支持,以總統的高度來扶持屬於年輕人的未來產業,以下是我們的幾點建議:

建議 1:號召有經驗且年輕的海內外網路新創/創投人(平均年齡小於40歲)

年紀60、70歲的大官們,對網路產業的認知,恐怕比不上一個在矽谷/北京網路業工作三年的年輕人,或是在台灣辛苦創業好幾年的創業家。許多台裔青年,在美國新創圈當過創業者,或參與早期公司,打造上億美元的公司,之後轉身便成一線創投合夥人,這些都是政府可以咨詢跟網羅的對象。當新加坡總理直接到矽谷延攬軟體人才回國創業,韓國以國家之力打造創新產業的同時,我們應該急起直追。

首爾街景

建議 2:開放的人才政策

新產業需要新人才,要做與全球連結的事業,卻不開放外籍白領來台,叫做精神分裂。我們建議政府開放外國人才來台參與創業團隊,從事產品設計與國際行銷的核心工作,並與本土創業團隊互補,移除最低薪資門檻,讓新創公司可以股權等較具彈性的方式支付這些外國合作人。如果擔心對本國人才產生排擠效應,可以採總量管制,揚棄過去事事防弊的心態,以開放的心胸打造台灣成為真正的多元社會。

韓國大田

建議 3:針對創新的教育改革

在大學裡,聘請具實務經驗的老師與學術型教授雙軌併行。並以美國史丹佛大學或韓國KAIST為師,積極鼓勵教授及學生利用學校資源,從事具應用價值的研究及布局有商業價值的專利,並鬆綁教授及研究生參與新創企業的相關規定,例如可持股、保留教職,或推出彈性的兵役制。

江南大街

建議 4:與國際慣例相容的新創公司股權設計

台灣公司法的股權設計還是以製造業思維為主,出資者為大,忽略創業者的風險與機會成本。在台灣現行公司法框架下,對於新創募資相當不利,而且這些做法會在一開始就扼殺了創業者的動機。蔡玉玲擔任政委期間推動閉鎖型公司法,對相關制度開始進行改革,希望政黨輪替後仍能繼續推行。此外,眾籌式的股權投資,可以參考美國的AngelList或Jobs Act法案,搭配稅法調整,為籌資不易的新創公司引進更多活水。

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攝影/蔡仁譯

關鍵字: #新創 #蔡英文
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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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