他們用程式寫未來
他們用程式寫未來

架構師、開發者、程式設計師……也許還有碼農,或更多其他不同的稱呼,但都指向對未來世界影響深遠的領域與角色──程式設計與軟體工程師。近來,不論台灣或全球的科技發展都有了巨大轉變,軟體工程師瞬間從執行者變成了決策者,從成本單位變成了商業運轉核心。未來,企業能否創新,甚至只是要捍衛既有江山,都得要依靠他們。然而,大多數人對程式設計卻是陌生的。為了讓原本不熟識這個領域的麻瓜們,進一步領略箇中奧妙,《數位時代》偕同策展人戴志洋一起規劃這次的專題,我們嘗試透過深入淺出的方式,讓大家更加了解程式設計領域的重要發展。

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策展人 戴志洋
Ptt站長、創業家、駭客、系統設計師、搖滾歌手。耕耘網路資訊與行動商務領域20餘年,參與過KKBOX、Omusic、Richi、TechOrange 這些新創團隊的草創過程,也曾任職、貢獻於HP、中華電信、Yahoo等知名企業。創立原力資訊顧問(CTO.TW),要為台灣創造100個技術長,用網路與資訊科技來改變所有的產業。

軟體是台灣翻轉的機會,程式語言是未來世界的共通語言。

如果有一件事會搞得天下大亂,但是又不得不做。那麼你的選擇是:做還是不做呢?最近在媒體上鬧得沸沸揚揚的十二年國教課綱──預計107年要把「程式設計」列為必修課程,這個訊息想必大家已經得知。一方面這個政策已經箭在弦上,另一方面在現實上也有不得不做的必要。

就目前的情況來看,我們已經落後世界、落後中國了,因此,從現在開始怎麼急起直追,會是一個很大的問題。也是這一個專題製作的起點。

然而,台灣的資訊科技,真的落後世界的腳步嗎?

如果你認真思考一下,資訊科技在台灣發展了20、30年,從以前的PC產業,一直到現在的網路時代,台灣其實沒有落後世界,而是一直跟著最新的科技一起進展。但是,直到今日,資訊科技對於台灣產業造成的衝擊卻遠遠大於正面成果。放眼望去,「幾乎看不到傳統產業在這波科技浪潮中把事情做對。」而且在這個過程中,很多公司都不斷地嘗試,但卻越試越糟糕。究竟是哪一個環節出了問題?我們又可以從哪裡找到機會?或許我們可以先從近年發生的一些現象來找答案。

現象一:傳統工作模式改變,現在需要的是設計者

傳統階層式的組織架構是因應勞力密集的工作而誕生。這樣的組織架構,目的是為了建構出一套有效的工作模式再加以複製,以此創造更大的產能。但是當我們有了電腦,人就不再需要做機器做的事了,人的工作變成替機器設計動線和工作流程。如果以傳統工作模式類比,在一間1萬人的公司裡,動腦的人可能只有100個,剩下的9,900個人是工作者,但是現在,這些工作者被機器取代了。在公司組織變小的情況之下,我們再也不需要這麼多執行者,只需要設計者。設計者的威力有多大?你可以試著想想YouTube或Google。YouTube是一個人做出來的,Google是兩個人做出來的,在軟體世界裡,人越少,執行力越強。

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Google創辦人佩吉(左)與布林(右)‧照片來源:Google提供

現象二:工作者不一定要被綁在固定場所辦公

另外,我也觀察到一個真實發生的市場需求。兩年前開始,陸續有一些美國公司主動向我尋求台灣的技術開發人力。有些是想外包專案,也有些是想在台灣建立專屬技術團隊,而且工作和薪資條件甚至比一般台灣企業還好。從專業的角度來看,這件事非常合情合理。因為業主只需要把產品需求和執行方式溝通好,接下來大部分的時間,就可以讓技術團隊獨立作業。這件事情讓我思索:除了利於面對面溝通,還有什麼工作非得把所有人綁在同一個辦公室?至少在資訊科技領域,我認為沒有。當遠端工作不再是夢,甚至可能變成主流,除了對企業和工作者都有益處,對拉近城鄉差距也有幫助。

現象三:技術不再是問題,更多工具和模組可以協助你

科技發展至今,我們不需要什麼東西都靠自己發明。雲端解決了硬體和頻寬的供給問題,而開源則是軟體的解決方案,讓大家可以在前人的基礎上進一步運用。這些解決方案,可以讓所有的需求更容易實現。因此,是否擁有資訊科技的技術,在未來並非重點,如何運用才是真正的關鍵。

如果能深刻理解資訊科技的本質,並且善用這些趨勢,台灣企業就有機會站上浪頭。但很可惜的是,由於大家對於資訊科技的認知太過表面,因此無法以資訊科技的力量為自己加分,而只是「受其害」。

沒有體認到資訊科技的本質,會造成哪些不好的影響?最早,企業可能會開發一個內部財務系統,後來則是開發一個網站。有了社群媒體之後,就開始做網路行銷。有了行動裝置之後,就要做一個App。做了App要幹嘛?誰都不知道。像這樣單純從產品的功能面來思考,其實是相當偏頗且片面的。因此使得資訊科技的可能性和價值嚴重被低估,甚至是價錢也被低估了。而被低估的那一群技術團隊,他們可能也低估了自己的價值、錯估自己的角色。在這樣的情況之下,雙方的溝通就會落到一種不正確的模式裡。

此外,當需求端和技術端使用的語言不同,也會造成很大的問題。技術人會說,我擁有哪些程式語言、技術平台和資料庫系統。而需求端可能知道自己要什麼,卻不知道怎麼用技術語言描繪。這個時候,雙方就會開始雞同鴨講,導致彼此預期的落差非常大,甚至到最後可能會無法互相信賴和尊重。不過我認為,這並非任何人的錯,單純只是因為雙方對事情的理解不一致而已。

世界的下一個共同語言:程式思維和對資訊科技的認知

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這些現象,促使我想做出一些行動。其中最重要的一點就是要拉近雙方的距離,讓雙方用相同的語言溝通。

這裡說的「語言」,指的並不是程式語言,而是程式的邏輯和思維,以及對資訊科技和網路的基本認知。如果把時間拉回20年前,也許不是每個人都必須知道這些。但是時至今日,你永遠無法脫離它的存在,因為它已經鋪天蓋地影響到每一個人的生活,包括交通、飲食,更不要說產業了。此外,台灣的教育其實只差臨門一腳,我們教育出了各行各業優秀又可靠的人才,只要再加上資訊教育,就會有大量跨領域的人才,可以為全球企業服務。不過我特別想強調的是,理解資訊科技,並不代表每個人都必須會寫程式。「程式語言」(Programming Language)顧名思義就是一種語言,語言的目的是要讓人與人彼此溝通,而程式語言就是為了讓人和機器溝通。因此,就像是雖然每個人都必須識字,但並不表示人人都要成為作家一樣,程式語言其實只是一個具體化的工具。

改變,必須從企業主的思維開始

除了找到共同的語言,台灣企業又該如何突破現狀,運用資訊科技人才的力量創新?也許我們還可以借鏡國外的做法。事實上,國外很多網路公司和新創公司的老闆,自己本身也擁有資訊相關背景。因此,你可以這樣想像:這些企業並不是讓工程師發揮創意,而是一群本來就有創意、又有工程能力的跨領域人才在做一件有意思的事。以Google來說,很多專案的起頭者其實都是技術人,而且,他們思考的事情也不單單是技術本身,而是「如何改變人類的生活」。

台灣企業如何才能和他們一樣?我認為,我們必須從改變企業主的思考模式著手。其實在很多企業家第二代中,改變已經發生了。這些人成長在網路世代,也懂得如何用實作證明自己。另外,在這次的專題中,我們也挑選了十位把資訊科技應用得純熟靈活的傑出人才,他們擁有旺盛求知慾、實踐能力強,而且很多都具備跨界能力。透過他們的故事,相信大家更能理解從現在起,應該具備什麼樣的思維,才能迎向更精彩的未來。

攝影/蔡仁譯

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關鍵字: #工程師文化
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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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