[鄭志凱] 世界盃還是臺灣盃?群聚效應或區域平衡
[鄭志凱] 世界盃還是臺灣盃?群聚效應或區域平衡
2016.06.22 | 科技

群聚效應是一項重要的經濟發展手段。任何經濟體在產業發展的過程中,都曾經制定政策打造社群,擴大群聚的效果,以增加對外的競爭力。從最早的加工出口區、30年前的科學園區,到最近的軟體園區、生技園區都是一種群聚。

台北夜景

照片來自:matthewwu88 via flickr, cc license

即使不靠政策倡導,群聚也是一種自然發生的社會現象。例如全球人口從鄉鎮向城市移動,或是知名大學附近的新創公司如雨後春筍般出現,都因為群聚是一種效率較高的社會結構。

同類型的水平聚合 vs.上下游的垂直聚合

也許可以把群聚分為兩類,一種是水平聚合的群聚。例如在金石堂或誠品崛起以前,重慶南路整條街都是書店;沅陵街雖短,幾乎家家都是鞋店;或是上五分埔,必定是為了買衣服。不少人覺得納悶,每家店都在賣書,或賣鞋,豈不是彼此搶客人?話雖不錯,不過商家考慮的是人潮,當每個想買書的人都上重慶南路,想買鞋的人都到沅陵街,人潮增加的效益遠遠超過競爭的損失。

另一種是垂直聚合的群聚。像是新竹,先有日據時代成立的聯合工業研究所(現在工研院的前身),後來50年代清華大學、交通大學陸續復校,80年代接著成立了科學園區。之後20年,園區的產業從個人電腦、周邊設備,發展到半導體的生產與設計,形成了一個上下游零組件完整的產業鏈。這是一個非常成功的垂直聚合的經驗。

在所有商業活動裡,最需要群聚效應的可能是創新與創業。創新需要各種不同的人才相濡以沫,不同的腦袋相互刺激,不同的學科交互授粉。良好的創業環境除了創意創新之外,還有幾個要素不可或缺:人才、資訊、資金、政策、和各種加值服務,諸如法務、會計、以及顧問群等。如果沒有一個足夠規模、相對密集的群聚,創意難以激盪,創新很難著床,創業更是事半功倍。

群聚和區域平衡可以並存嗎?

群聚效應的好處,多數人都認同,很少人會反對。但也有人擔心,如果西瓜一直偎大邊,一個聚落成了天龍國,其他區域都成了下里巴,造成一線與二線城市差距加大,或是城鄉嚴重失衡 。於是區域平衡發展成為另一個獲得普遍支持的主張。

問題是群聚效應和區域平衡是兩個根本對立的概念。努力促進區域平衡必然會降低群聚效應,追求群聚效應不免減少了區域平衡的發展。

魚我所欲,熊掌同樣為我所欲,兩者可以得兼嗎?那就要看優先順序了。

矽谷:群聚效應的典範

在促進區域發展的同時,不能沒有全球化的觀點。任何自由經濟體系,都不可能是一個封閉系統,資源輸出或輸入時,總要面對全球生產力的競爭。用運動做比喻,如果只為了國家內的錦標賽,參加的團隊自然多多益善,反正志在參加,總有人得第一名。但一旦要出國比賽,就不能不組織國家隊,才能增加勝算。

馬拉松

照片來自:Adrian Grycuk分享於Wikipedia, cc by 3.0

跟運動相比,能滋養創新創業的生態環境複雜百倍,國際競爭之激烈更超過講求續航力的馬拉松賽跑,不能只爭一時的勝負,因此群聚效應更為重要。

矽谷是群聚效應最典型的例子。美國的國力夠強大,富庶的城市很多,紐約、波士頓、芝加哥都是工商科技發達的城市,但是矽谷(包含聖荷西、舊金山及狹義的灣區)區區5百萬人口,佔美國總人口不到2%,卻因為是創投的源頭,創業家的聖地,新興產業的搖籃, 每年40%的創投基金都投入在這彈丸之地。

也出自於群眾效應,全美國市值最高三家未上市的獨角獸(市值超過10億美金)Uber, Airbnb, Palentir都創立於矽谷。三家公司的創辦人原本來自其他城市或國家,到了矽谷因緣際會,結合了創意、人才、資金成立公司,在極短的時間內快速成長。當年臉書在波士頓成立,拿到創投資金後便把公司搬到矽谷,成立總部,只花8年的時間,便打造了1千億美金的市值。想要成立汽車公司首選應該是汽車城底特律,但是伊隆.馬斯克卻選擇在矽谷創辦電動車公司特斯拉,因為「在矽谷才能找到第一流的電子工程師」。

圖說明

全美國市值最高三家未上市的獨角獸(市值超過10億美金)Uber, Airbnb, Palentir都創立於矽谷。照片為Airbnb總部,攝影/郭涵羚

類似的例子無法窮舉。矽谷之所以成功,在於充分發揮群聚效應,雖然也因此成了天龍國,薪資高漲,房價狂飆,交通壅塞日益嚴重,但是從創意到創業、從創業到成功,從0到1到n,矽谷的轉換效率傲視全球,鞏固了它作為全球創意之都的地位,這都得歸功於群聚效應。全世界多少城市想要模仿,但羅馬不是一天可以造成,群聚效應無法靠複製或移植,只能依賴時間逐漸的累積。

群聚效應在中國也同樣發酵,北京、上海、深圳三個城市佔中國人口不到5%,卻佔了全國創投投資份額的45%。在這三個城市裡,創業咖啡、共同空間、加速器林立,創業家與創投家的聯誼成為一種日常社交生活。這樣完整的創業生態環境,其他的中國城市人口再多(例如重慶),也很難複製。

如何在加強群聚效應的同時兼顧區域平衡?

那麼為了加強群聚效應,區域平衡是否只好放在一邊?這就回到前面所說的優先順序了。

如果要在國際舞台跟世界競爭,就要努力增加從0到1到n的轉換效率,想要增加轉換效率,就必須擴大群聚效應。純粹為了區域平衡的目的,刻意扭曲資源分配以削弱群聚效應,只會降低長期的生產力和競爭力。

不過為了追求群聚效應,對區域平衡便束手無策嗎?也不見得。如果能夠接受幾個基本前提,也許可以對區域平衡建立較為務實的目標。

首先應該接受人類生活逐漸城市化的趨勢,無論從能源、資源、土地的利用,競爭力的提升,城市都比鄉村更有效率。

其次是鄉村和城市的收入和生活水平必然有所落差,落差可以降低,但不可能消弭。

最後是城市與鄉鎮的關係應該是分工,相為腹地,而不是交相競爭或取代。無論一線、二線城市或鄉村,最重要的是建立社區自信,無論城市和鄉村各有風貌,應該充分利用本地資源,發展文化或產業特色。有機而非外力強行介入的區域發展,才是真正平衡的發展。

台灣的產業,有沒有足夠的遠見走出去?

這次台灣總統選舉,在小英主席領導下民進黨大勝,選前的5大策略性產業政見即將進入政策執行階段。這五大產業從國防、生技、綠能、精密機械到物聯網,分別座落在台北、桃園、新竹、台中、台南、高雄,從北到南平均分配,並且特別將亞洲矽谷的名號掛在桃園,顯然企圖在群聚效應和區域發展上取得一個適當的平衡。

亞洲矽谷這五大產業是準備參加台灣盃的競賽,還是世界盃?

這樣巧妙的設計用意固然良好,但應該還是回到最根本的問題:這五大產業是準備參加台灣盃的競賽,還是世界盃?如果是台灣盃,企圖改善區域平衡也無妨,如果要打世界盃,以台灣之規模,恐怕還是該在群聚效應上繼續努力。

原始來源:獨立評論@天下,《數位時代》正式取得「獨立評論@天下」授權刊登。

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關鍵字: #亞洲矽谷
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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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