[徐竹先] 從 Pokémon GO 學習創業「獨角獸」孵育的制度設計
[徐竹先] 從 Pokémon GO 學習創業「獨角獸」孵育的制度設計
2016.08.08 | 創業

當一個人沈迷遊戲,可能會玩物喪志!
當一群人著迷遊戲,或許是一陣流行!

但當幾億人為了一個遊戲瘋狂,我們不得不深思,這裡面有東西,這裡面有「人性」!當 Pokémon GO 席捲全球市場之際,我們除了趕快成為寶可夢訓練師,立即動身到街上捕捉野生寶可夢之外,也別光只顧著玩,從當中觀察到一些人性、從中學習到一些國際級的經營手法,讓我們的工作與事業也像 Pokémon GO 一樣大受歡迎!

圖說明

圖片來自:Shutterstocks

##創業家就是臺灣的神奇寶貝!

作為台灣創新創業生態圈的一員,「創業家」就是我們的寶可夢!它們是台灣的寶貝,代表我們産業的未來,更帶給我們一個個可以共同期待的夢想!

為了培育新創企業,政府提供了各式各樣的資源,透過不同的計畫將資源送到創業家手上。但基於管考稽核的目的,或是承辦、執行單位的行為慣性使然,每一個計畫都被設定了許多硬性的「KPI 工作指標」,使得承辦、執行單位雙方的工作都十分忙碌,但許多創業家卻仍然無感。問題之一可能就出在 KPI 的設計上。KPI 是必要之惡;不設定 KPI,對工作執行單位當然是海闊天空/自由自在;但若沒有 KPI,想做事的政府部門過不了管考稽核這關,也很難向上一級單位交待。

為了解決創業家及育成輔導單位的需求,也該幫政府部門想想辦法。 難道創業政策計畫的KPI沒有更好/更創新的設計方式嗎?

圖說明

圖片來自:Shutterstocks

##從 Pokémon GO 的遊戲指標設計中借鏡

Pokémon GO 似乎可以給我們一些啟示。在 Pokémon GO 裡,遊戲設計者沒有設定任何硬性 KPI,但玩家可全是自動自發的在找寶可夢並用心培育。 透過玩家在系統中 19 種不同徽章(特定的遊戲指標),用來衡量一位寶可夢訓練師的能力與成果。 每一個指標還有不同程度等級的徽章,隨著訓練師的經歴而晉升,每一位訓練師都可以機動而有彈性的走出自己的路,以訓練出更好的寶可夢為目標而持續修鍊著。

這套系統中,有部份指標是在鍛鍊「訓練師」,引導他們走進田野,為自己帶進新資源,也將自己的資源帶到其他地方;有部份指標則是顯示訓練師的「經歴」,這將讓訓練師為了自己的「實力形象」,自我努力提升。結果是,一大群高手訓練師出現了,一大群厲害的寶可夢也出現了。

##創建環境,讓訓練師自己尋找或建立創新創業的道場

這套 Pokémon GO 系統不僅讓寶可夢進化,同時也在讓訓練師進化。換句話説,台灣創業生態系統若想加速培育出優秀的新創企業及創新型中小企業,寶可夢給我們的啟示是: 是的,我們的目的是培育出更多的創業家並讓他們「進化」,但資源投入的重點或許不是創業家,而是「訓練師」!給予「榮譽與利益」,創業育成計畫執行單位中的「訓練師」們自會四處尋找野生的「寶可夢」,四處尋找「道場」(遊戲中為 Gym, 暫譯)或是「自建道場」去訓練它們!

圖說明

Pokémon GO遊戲中的道場。

各種共同工作空間、創客空間、育成中心、創業加速器或我們正在打造的創業家私董會,不就是創業家的「道館」嗎!裡面舉辦的各種創業競賽、Demo Day、Hackthon、Networking Party、課程與會議等等,都在刺激創業家不斷的對戰與進化呀!

##創業育成經理人,其實就是「寶可夢訓練師」!

寶可夢訓練師若沒有足夠的寶貝球,是無法收服寶可夢的,訓練師必須用自己的腳到路上收集寶貝球。而在創業生態系中,創業育成經理人也必須累積足夠的實戰經驗,取得企業家及創業家的信任,創業家才會願意接受育成計畫的培育。實務經歴、專業人脈、策略思惟、國際鏈結能量等等,就是創業育成經理人手上的寶貝球,是用來「收服」創業家的!

台灣各政府單位的創業計畫,不妨參考 Pokémon GO 模式,不必把 KPI 訂死,而是遴選出訓練師後,允許他們有更多的自由度去選擇及訓練創業家,不妨每年年底讓訓練師來 PK 一下,再選出明年的訓練師!

政府可以透過定義「一群」可衡量的指標,還可以隨時增加一些站點或道場引導訓練師,前往達成特定的政策任務,如此才能彈性的因應創業圈快速變化的環境、適應國際競爭生態,並管控政府環境中的動態需求。

要成為一個好的創業家訓練師,就如同一位優秀的寶可夢訓練師,自己必須不斷精進,並帶著我們所培養的創業家們,尋找合適的道館去對戰、去練功。 事前,我們並不知道我們會達成什麼樣的 KPI,但在年底,我們確實會有量化與質化的成果可供衡量。

##好玩又具挑戰性的 KPI 制度設計,也許可以孵化出真正的「獨角獸」

非常期待更多的政府計畫如同 Pokémon GO 一樣設計出好玩又具挑戰性的制度,如此一來,台灣創業生態圈的訓練師及寶可夢們,必將快速的進化! 説不定,台灣就這樣進化出一隻「獨角獸」喲!過二天,我就即將與一群超進化的新創企業家們,出發前往海外道場進行對戰修鍊了!

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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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