曾經耀眼如今殞落的明星
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2005.07.01 | 科技

風光不再的超微

以高性能微處理器成功地將眾人目光從英特爾身上搶走的超微,在二○○四年登上了「科技一百強」的第四十名,是它近十年來最風光的一年。但是今年,總裁海克特.魯爾茲(Hector de J. Ruiz)以「我們過的異常沮喪」來形容第一季。這家晶片製造商眼睜睜地看著利潤被賠錢的記憶體業務給拖下水,導致超微股價從五十二週內的高點二十四.九五美元,一路下滑至十七美元,魯爾茲因此決定將記憶體業務由公司拆分出去,藉此向投資者表明:這家長期處於劣勢的公司仍將努力成長茁壯,絕不甘於在巨人英特爾的陰影下求生存。

苦戰中的中國聯通

中國是全球最大的手機市場,擁有超過三億五千萬以上的用戶。許多人覺得中國聯通應該是穩賺的公司,然而事實卻不是這樣。身為中國兩家通訊公司的其中之一,並唯一以高通(Qualcomm)的CDMA技術建構網絡的中國聯通,卻在市場領導者中國移動(China Mobile)的持續壯大下,處於掙扎求生的狀態。去年在整體市場成長七%,達到二十五億美元產值時,中國聯通的利潤卻下降了二四%,僅有一億九千三百萬美元。會有此苦狀,是因為CDMA的手機比較昂貴,而覆蓋率又不夠佳,消費者遲遲不肯換機所致。

eBay不再是唯一選擇

二○○五年,eBay營收預期可達四百三十億美元,獲利紮實,成長幅度也高於三○%,那為什麼會滑落於「科技一百強」榜單之外呢?主要原因,來自於有十年歷史的線上市集成長趨緩,尤其是成熟的美國及德國市場,導致eBay的股價從去年初便下滑了三三%。eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)也面臨著來自四面八方的競爭對手,一些大廠商選擇在亞馬遜網站上販售商品,或是在Google網站上買「關鍵字」廣告,讓消費者可以直接連結到自己的網站上。不過eBay也沒有停滯不前,最近購買了比較購物(comparison-shopping)搜尋引擎網站「Shopping.com」、公寓出租服務網站「Rent.com」、以及數個分門別類的廣告網站,他們的終極目標是增加曝光率,拓展出更多的商家及買家。

等待賣座產品的藝電

有好一陣子,這家「獨立遊戲開發商之王」看起來勢不可擋。當紅的授權遊戲如「狂暴NFL橄欖球」(Madden NFL Football)以及「哈利.波特」(Harry Potter),為這家加州紅木市(Redwood City Calif.)的巨人在二○○五會計年度中進帳三十一億美元營收。不過今年初,執行長普洛斯特(Larry Probst)發表了令人失望的營收數字,並預測今年的獲利將不如預期,這不僅讓投資者大吃一驚,也讓股價應聲跌落一一%。出了什麼問題呢?部分原因是:玩家們為了等明年才會推出的新遊戲機而延後消費;另一原因是美商藝電去年耶誕假期所推出的遊戲軟體,也不如對手互動網路(Take Two Interactive)所推的「俠盜飛車」(Grand Theft Auto)來得吸引人。今年的耶誕檔期,美商藝電要以一連串的遊戲,例如以史恩.康納萊(Sean Connely)為主角的「○○七—詹姆士.龐德」新遊戲,準備搶回玩家的心。

併購案讓惠普灰頭土臉

在二○○三年大肆宣揚康柏合併案的必勝把握後,惠普在去年夏天就跌了一大跤。雖然印表機事業依然持續獲利,但是在儲存設備、伺服器、個人電腦、以及軟體事業部(原本預期可從併購康柏案中獲得更強競爭力),不是市場占有率下滑就是賠錢。這些問題讓執行長菲奧莉納(Carleton S. Fiorina)在今年二月黯然下台,新總裁兼執行長賀德(Mark Hurd)尚未公布他的計畫,不過投資者抱持審慎樂觀的態度,當他到任的消息傳來,惠普的股票就已經上漲了一四%,達到二十二.八五美元。

受困價格激戰的利盟

利盟在二○○三年開始為戴爾電腦生產印表機,刺激了整個公司的銷售量,並將公司帶進去年「科技一百強」排名之中(第四十七名)。這股好景在大部分的二○○四年都持續著,公司獲利也超越華爾街預期。但在今年第一季,飛躍的成長驟然而止,下滑到僅有八%的水準——比前三季的成長率都還要低,同時獲利也開始低於分析師預期,導致利盟的股價迅速滑落一四%。接踵而來的壞消息還包括:消費者需求持續走軟,而價格競爭卻愈來愈激烈。

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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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