網路新創獨角獸生產地:瑞典
網路新創獨角獸生產地:瑞典
矽谷和斯德哥爾摩有什麼共同點呢?那就是生產價值數十億美元的科技公司。

繼矽谷之後,瑞典首都斯德哥爾摩比起任何其他全球城市來說擁有人均最高數量的「獨角獸」公司!斯德哥爾摩的人口少於90萬,卻已經培育了多個全球性品牌,如Skype、Spotify、Minecraft和Candy Crush Saga,可稱為獨角獸工廠(the land of unicorn factory)。全國有86%的人口會說英文,曾誕生31位諾貝爾獎得主。他們吸引很高的國外投資,在2014年瑞典公司不包括私募股權交易被挹注了7.88億美元的風險投資和增長資本,光斯德哥爾摩就佔歐洲技術產業有15%的外國直接投資(FDI)流入。

Sweden1.jpeg
圖/ 許毓仁提供

對於比紐約市的規模稍大一點,人口少於1000萬的斯堪地那維亞(Scandinavian)半島國家,瑞典企業不得不思考國際化。Volvo、Ikea、H&M、Absolute Vodka和Ericsson電信公司等公司就是跨國公司非常好的例子,這些跨國公司的成功也為瑞典的基礎設施和創業投資提供了大量稅款。

瑞典憑什麼創新?

前一陣子參訪瑞典,看了技職學校、大公司研發中心、與當地的新創團隊和技術移民者聊歸納出以下幾點觀察。

  1. 生活品質(quality of life) :瑞典人注重工作生活的平衡,不超時工作、該休息就休息,工作效率又高。此外,注重休閒活動,激發創意力。反觀台灣則是動不動就加班,超時工作是家常便飯,準時下班還會有罪惡感。

  2. 自由的教育 :在瑞典,學生沒有繁重的課業、沒有補習、沒有制式的課綱,但是要把英文學好,86%以上人口英語流利。學習重視思考、辯證,動手做。14歲分流,學生依照自己喜歡決定就讀技職學校或普通高中,技術人員在社會受到重視,工資待遇也高, 家長和社會對孩子的期待是獨立個體思考而非以工作地位或學歷之分。

  3. 創意力 :音樂、藝術、電影、科學、表演等領域的傑出表現。曾誕生25奧斯卡獎得主,31個諾貝爾獎得主。音樂產業發展也極為發達,斯德克爾摩皇家音樂學院也成立自己的育成中心,育成音樂科技相關項目。

  4. 完全透明的政府制度 :幾乎毫無貪污,所有記錄網絡上都查得到。由於社會福利制度優良,貧富差距小,社會分配公平,公僕對於多污一點錢毫無興趣。

  5. 邁向無現金社會(cashless society) : 幾乎不用現金,所有消費透過網絡電子支付普及,每筆記錄皆有記載。這也促成了金融科技公司蓬勃發展,在瑞典有數十家的金融科技公司。

  6. 良好社會福利 :完全免費的教育水準優良、又有競爭力,求學過程中國家還發零用金給你。學生勇於嘗試創業,失敗了仍有社會安全保障。九零年代初期補助每戶家庭買個人電腦,普及了一個世代學習程式編程的趨勢。

Sweden3.jpeg
圖/ 許毓仁提供

最近,瑞典的新創圈社群發表了「讓瑞典成為全世界對創新最友善的國家之白皮書Swedish Startup Manifesto」,裡面談到留才引才、降低對新創事業的稅收、更友善聘用外國專業人士的法規、提供創業家簽證、天使投資減稅、還有更透明的採購制度,甚至對工會提出不要干涉新創公司聘用員工的條件。種種的措施都可以看出:即使已經有成功的獨角獸公司,瑞典的新創圈依然尋求突破,引進更多國際的資金。在教育下一代上,瑞典的新創白皮書更是大膽提出,讓瑞典學生成為數位工具的超級使用者 (super user),讓數位知識、程式編碼和創業精神在幼稚園就可開始接觸。

Sweden2.jpeg
圖/ 許毓仁提供

而新創和技術Hub不會是憑空出現的。 瑞典的年輕新創企業,通常依靠大型和成熟的組織,提供所需的技術和人才。

因此,斯德哥爾摩在1994年建立了世界上最大的開放光纖網絡,其中100%企業和90%家庭正利用這一基礎設施。超過94%人口在線,是世界第四大用戶。而且超過91%的人口每周至少使用網路一次。

城市中有18%的人口在技術部門工作,是最常見的工作。連同大學免費教育,到培養創業人才。我想這無疑都隱含了政府利用數位經濟的思維在用心栽培整個世代。

而過去成功的企業也為下一代新創公司投入資金活水,形成一連串的良性循環,這是台灣企業值得借鏡的部分。

雖然斯德哥爾摩在創業空間的成功令人印象深刻、大學的學費和醫療保健也是免費的。但所得稅是眾所周知的高,住房方面,生活成本也很高。他們也立法吸引外籍人才與歸類成「外國專家」,從而降低稅收,以及股票期權的方式,在兌現後徵稅,來幫助技術人才。

一個國家的蛻變,取決於公民集體向上的意識和擁抱未知的勇氣。

瑞典是典型的地廣人稀,900萬人口是台灣的一半不到,每平方公里只有兩人,沒有廣大的市場。瑞典重視人力資本(human capital),把資源投注在發展公民素養和高品質教育,激發創意產業,是個以軟實力強盛的國家,值得台灣借鏡。

台灣應該可以參考瑞典模式:在有限的資源下,專注在自己的優勢。我看到瑞典的是她的「軟實力」,從生活的創造力和教育從小培養解決問題的能力。整個國家均富但不炫富,瑞典穩定的社會結構使得社會也極少紛擾。許多議題都能理性討論,不像台灣常常因為政治內耗,導致國家無法前進。

#####《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長800至1000字,兩天內會回覆是否採用,文章會經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

關鍵字: #新創 #獨角獸
往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓