學寫程式不到三年,靠「求職天眼通」一戰成名——古宗禎
學寫程式不到三年,靠「求職天眼通」一戰成名——古宗禎
2016.08.28 | 科技

今年6月,一個叫做「求職天眼通」的Chrome插件在Ptt上爆紅。這項工具讓求職者在點開人力銀行網站時,能在職缺底下留言評價,讓企業無論好壞都無所遁形,打破以往勞資雙方資訊不對稱的弊病。「求職天眼通」的開發者,是學寫程式至今不到三年的古宗禎,他說,「我覺得軟體工程師,其實是最有能力為這個世界做一點什麼的人。」

圖說明

古宗禎
出生年|1992年
學經歷|政治大學統計系、人才媒合平台Sudo工程師、和沛科技網頁前端工程師
會的程式語言|JavaScript、Scheme

「這應該算是我學Code以來,做過最有成就感的一件事吧。」今年才24歲的古宗禎,因為「求職天眼通」的誕生突然變得小有名氣,但距離他第一次接觸到Code,也不過是快四年前的事。

2010年,古宗禎就讀政治大學地政系,後來他對統計學特別感興趣,大二時轉到統計系。大三時他修了一門R語言的課程,就此踏上程式之路。「老師說了一句話:身為一個統計人,你要有programming(程式設計)的能力。」古宗禎回憶,當時身邊的同學都興致缺缺,自己卻深受這句話啟發,也慢慢寫出心得,最後這門課甚至是他當學期唯一成績超過90分的課。

後來,古宗禎開始自學程式,第二個接觸到的程式語言是Ruby。「那時候很好笑,是因為它也是『R』開頭,我想說它跟R語言可能差不多,後來才發現天差地遠,大概就像熱狗跟狗的差別。」學不到半年,古宗禎手邊那本Ruby on Rails的書也才看到第十章,他就到了當時一家新創公司實習,開始寫起網頁。「去外面上課還要花好幾萬,但如果一直看書也沒辦法實際操作,所以就決定直接從工作中學。」

遇上程式後,古宗禎的大學生涯也變得豐富許多。例如別的同學可能中規中矩地做報告,但自己卻可以用Code做一個模擬產品出來。他還曾接過一個宗教團體的案子,設計一套信徒管理系統。「例如說,這個信徒做了幾小時的志工、唸了幾小時的經,然後你就可以幫他加功德。那時候對方還開了一堆匪夷所思的需求,像是表單一定要轉成直的,神明才會看得懂。」古宗禎笑說。

寫程式,為什麼一定要天才?

自統計系半路出家,古宗禎之後也持續選修資科系的課程。瘋狂愛上寫程式的他,在旁人眼中看來反倒有些莫名。「很突然,有一天我就開始寫程式了。同學都覺得我這個人很奇怪,為什麼要一直寫Code?而且你大三才開始寫,怎麼寫得贏別人?」

「大家會覺得寫程式的人好像一定要很天才,或是你一定要是天才,才能變得很厲害,但這是可以用努力來換取的。」古宗禎說,重點是你能不能在短時間內用更少的資源,讓自己變得更厲害?在上課跟工作之餘,他會看CS相關論文、研讀參考文獻並記錄心得、看社群間的技術分享文章,實際操作時遇到什麼問題,就上StackOverFlow平台發問。

而古宗禎開發求職天眼通的契機,或許是在2015年1月就讀大四時萌芽。當時,政大的選課系統突然壞了,學校卻只丟出一個Excel檔案,要學生自己上去查詢課程。古宗禎於是花了一個晚上將這個Excel檔轉成Web版,將其命名為「NCCU選課查詢系統好棒棒」,丟上Facebook的政大社團讓大家使用。「那時候是我第一次覺得,原來自己寫程式可以幫助別人。」

選課結束後,政大校方竟出乎意料地找上古宗禎,詢問他是否有意願幫政大開發新的選課系統。「我跟他們談了一個條件:選課時,學生要可以看到授課教師的評價,這點開放才可能考慮合作。」什麼意思?當時政大有一點潛規則:如果教師在教學評鑑中獲得的分數低於70分,就不會看到任何評論。「我覺得很奇怪,你們評學生分數,我們都沒有覺得不公平了,那為什麼我們就不能評老師?」他帶點反骨地說。

軟體工程師的社會責任?

四個月前,古宗禎進入和沛科技擔任網頁前端工程師,在聽到朋友抱怨人力銀行的網站非常難用後,他開始調查各大求職網站有什麼缺點。「求職網站製造了很大的資訊不對稱。」舉例而言,如果網站上寫薪資面議,那求職者的薪水到底應該開多少?你喊低他就賺到、你喊高他就砍你,這些有利的籌碼都掌握在雇主手上。

「我可能沒辦法一夕之間扭轉這件事,但我可以讓他變得平等一點。」古宗禎說,自己想要讓資訊更加透明,並幫助求職者拿回選擇的權利。未來,他計劃將求職天眼通做大做好,例如建一個可以管理留言的後台,將所有的資訊集成一個獨立網站等。再來就是思考服務的營運模式,希望讓這件有意義的事情持續下去。

「最近常看到機器人的文章,談說機器會取代人力、讓很多人失業。」古宗禎認為,軟體工程師的工作要做的是其實是讓所有人都被開除,當然也包括自己。正因為能替企業節省成本,這些人連帶也有高報酬,但拿了相對多的錢,卻好像沒有真正幫社會做一些事。「但你只要有電腦、有一張信用卡可以申請雲端服務,你就能生出一個東西。」他說,「軟體工程師,其實是最有能力為社會做出一點改變的人。」

攝影/郭涵羚

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關鍵字: #工程師文化
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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
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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。

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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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