[創業小聚NO.67] 想創業？光明頂創育智庫執行長洪大倫教你三個祕技|數位時代 BusinessNext

光明頂創育智庫從2015年開始，在台中舉辦了大大小小的活動，整合資源，孵育創業種子，背後推手就是創辦人暨執行長洪大倫，20日他來到創業小聚，和大家分享創業的三個秘技（因為講座時間不夠，從原本十件濃縮為三件）。

（圖說：光明頂創育智庫執行長洪大倫說，「創業跟錢沒關係，重點是使命感。」。圖片來源：郭涵羚攝影。）

##秘技一：用「為什麼」來打動人

顧客會買你的「為什麼」，不會買你做了「什麼」。滔滔列出十種百樣功能，不如給人一個 fu。

善於鼓動人心的英國作家西蒙·斯涅克，也數次在Ted上提出「黃金圈法則」：要打動人，先告訴他們「為什麼」要做這件事。一旦情緒呼應了，再來看要「怎麼做」，最後才是「做什麼」。

洪大倫說，人腦做決策的那塊，是沒有語言的。以汽車大廠三菱SAVRIN，與華碩ASUS PadFone2的廣告影片相比，前者以故事情緒感染觀者，成功將「唯一將幸福列為標準配備」植入人心，後者極力則呈現各種功能，卻無法讓觀者感受它「就是直覺！」的價值。

##秘技二：不待萬事具備就啟程

「不要花太多時間做研究，而誤以為自己在創業。」很多靈感般解決辦法是從過程中浮現的，光研究而不行動，這些點子不會出現，大多數的創業也都看似不值得一試。

洪大倫舉了朋友開柏青哥店的故事，他說：一開始門可羅雀，因為店開在一個根本沒有人會去那裡玩遊戲機的地方。所以這個朋友想了個點子，和當地一位小販說好，付錢請她煮飯給來光顧的消費者吃，多少人來，就盡量提供多少食物。這下人潮可洶湧了，誰不愛吃頓免費的呢？街上隊伍排得長到在柏青哥店裡流連起來，生意也就這麼開始。

如果這朋友在開店前，要洪大倫研究市場分析，這間店恐怕根本不會存在。

##秘技三：堅持直到機緣降臨

一旦要創業，具備堅忍不拔的業務力，一直走下去，你會走出一處柳暗花明。

洪大倫分享了另一個故事，故事主角是他的高中學長何培鈞，多年前愛上一座山裡的廢棄古厝，跑遍銀行貸款，自己與表哥住在這杳無人煙的大房子裡，將它一磚一瓦修建成民宿「天空的院子」，卻無人問津。龐大還貸壓力下，他不氣餒地到處宣傳，終於受到南投文化局長青睞，邀知名音樂家馬修·連恩，與他的演出夥伴一起到民宿下榻。那晚，成了何培鈞除了結婚那天外，最感動的一天。

馬修·連恩深深欣賞何培鈞的執著付出，為了他，和他美麗的院子，發表了獲得金曲獎的「天空的院子」同名專輯，讓這清幽處開始受到關注，有了熱度。

「不是看到機會才努力，而是要努力到機會來臨。」這是何培鈞的座右銘，洪大倫的結語。

想創業，你懷中有這三個祕技了嗎？

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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。

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。」

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。

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。

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。