「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏
「承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」專訪Fab創辦人哥德柏

現在市面上通訊軟體的功能,都傾向串連使用者生活圈中本來就認識的朋友,現在有一款app的創辦人,想要讓陌生人透過相同話題產生連結。

社群聊天軟體「Pepo」的創辦人Jason Goldberg表示,他想要將大家每天使用的智慧型手機連結在一起,將有相同聊天話題的使用者串聯起來。雖然Pepo仍然會提供使用者在既有朋友圈中傳訊息的服務,但這對於剛進入競爭激烈通訊軟體市場的後繼者來說,仍是相當大膽的嘗試。

哥德柏過去也曾經在創業過程中冒過險,失敗的經驗也成為他創業故事的開端,這些經驗將成為哥德柏在2016 Meet Taipei演說著重的主題。今年十月底,當哥德柏與他的團隊要推出Pepo時,透過Skype告訴Meet團隊,他將會在11月17日舉辦的Meet Taipei中發表演說。在哥德柏處理開發者傳來的緊急訊息同時,也一邊向我們透露他演說的重點,同時介紹他的新產品Pepo。

不太美好的那些年

哥德柏曾經因創辦Fab.com——在新創圈歷史中,以瞬間如流星般成功到失敗的設計品電商網站而出名。Fab在2011年上線,銷售上千種私人設計師所設計的平價家居用品,在剛開始的前六個月銷售額達2,000萬美元(約新台幣6.3億元),隔年銷售額就達1.2億美元(約新台幣38.1億元),並向投資者募集了3.3億美元(約新台幣105億元)的資金。

2013年第三季,Fab面臨資金大失血,當時哥德柏擔任執行長,他告訴董事會,大部分的員工都將失去他們的工作。Fab當時除了收購歐洲的競爭對手,也花費太多資金投注在像是倉庫空間等不易規模化的資產上,同時回購客戶數量也在減少。

最終在2015年,Fab以大約1,500萬美元(約新台幣4.8億元),拋售給專門製作訂製產品的公司PCH。這個履歷上的污點,讓哥德柏為那些面臨公司規模迅速擴張的創業家們提供諮詢。哥德柏告訴我們,「要隨時保持謙虛,別讓自己變成被炒作的對象,要本著自己的初心,保持初心跟大膽冒險一樣的重要。」

哥德柏接著談到,「你需要一定程度的自信與行動力去建立正在擴張的服務,這是一項挑戰,但你不可能魚與熊掌兼得。」期待從Fab上學到的失敗經驗,能在Meet Taipei上讓創業者與投資者引起共鳴。

「我被邀請在Meet Taipei演說的其中一項原因,是因為活動創辦人還有許多我在新創圈認識的人都告訴我,在台灣理解、承認與在失敗中復原的文化還沒有完全被大家接受。」哥德柏這樣告訴我們。

「我因為Fab經歷了一場巨大的挫敗,我想其中一件事是⋯⋯在亞洲的文化中承認失敗,會是ㄧ件相對困難的事情。」讓失敗這件事坦蕩蕩的公開,創業家應該「理解並且公開擁抱它,這麼做之後懼怕就會隨之消退。」新創公司面對失敗過於拘束的態度,在台灣早已不是新鮮事。

音樂串流平台KKBox共同創辦人林冠群,在2014年告訴科技媒體Tech In Asia,(創業)失敗就像對履歷宣判死刑一樣。這樣的說法,與曾經在矽谷廣為流傳的「快速失敗,經常失敗」形成強烈對比,這句話傳遞了風險是成功的主要組成要素,但並不是每個風險都有辦法彰顯出它背後的效果。

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Pepo 創辦人 Jason Goldberg
圖/ Jason Goldberg
承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。

「並不是說我們應該都去慶祝每個失敗,我並不喜歡這種因為失敗就要大肆慶祝的概念。」哥德柏說,「這比較像是:承認與討論失敗是ok的,因為這就是創業的歷程。」

「在新創中的投資者,他們某種程度上似乎比創業家更了解這個道理。」哥德柏補充,「投資新創公司的投資人,他們本來就不會期待每個新創公司都會成功。」

投資者比較傾向大膽下賭注,並承認到不是每個新創都會成功。典型的投資者會期待其中幾個目標新創最後能有不對稱的成功,投資出去的錢最終可以涵蓋整個投資組合。「失敗並不是名聲上的缺陷,只要你保持自身的誠信。」前任Fab的執行長表示。「如果你周圍的人覺得你很誠實,你就是正在學習如何保持謙虛。」他說。「這是我想傳遞的其中ㄧ課。」

哥德柏描繪了典型新創創辦人努力消化競爭過程中的衝動,以及找出成功公式的景象,特別是在自信與謙卑中的平衡。他也告誡,過程中也別忘了持續創造出有用的產品。

「我會這樣說我的願景,新創最後的產品能夠成功,都是因為有團隊的熱情。」 哥德柏表示。「你沒有辦法彌補不成功的產品。」

「所以,我都會跟創辦者強調,在創業早期必須專注在目標上,排除其他干擾的事務,專注於產品。」他這樣建議。

「理想的創辦人就向產品經理,對於使用者經驗,以及科技與理解用戶行為要有熱情。」他說。「大部分新創的成功,都是奠基於創始團隊,亦或不是。」這並不是難理解的部分,而是創辦團隊去執行產品概念的能力。」

哥德柏現在四十幾歲,曾經在白宮的內閣事務辦公室工作過,後來他進入科技領域,在時代華納以及T-Mobile工作。並在2004年,創立了搜尋引擎Jobster。

與PEPO的新開始

哥德柏在推出Pepo的時候,希望能夠秉持上述的那些建議,這些都是他在Fab經驗後下意識的反應。根據Google Play的資料,Pepo下載數目前還只介於5,000至10,000。

哥德柏表示他現在想要「回到最根本,提供給用戶產品。」以及「ㄧ步一步來。」而不是盡可能的快速拓展商業規模。哥德柏自己也投資了Pepo百萬美元,以及一年有80%的時間都待在印度與工程師們建立默契。哥德柏同時也找了很多外部的投資者,其中兩位就是在Fab時期認識的,但他拒絕透露相關細節。

Pepo提供了包括了一對一的聊天,及以使用者所在地點與有興趣的話題為基礎去拓展的群眾聊天的功能。哥德柏也承認,Fab當初應該可以自然沒有束縛的發展,「藉由Pepo,目標是要創造出一個有一定規模,及能夠有效運用遍及全球的服務。」他表示,「專注管理眼前這家公司,而不是你想像中五年後的那家公司。」

哥德柏將擔任2016 Meet Taipei講者,於11月17日以〈連續創業的成功與失敗〉為題發表演講。

本文原文為Taipei event speaker to broach the squeamish topic of startup failure – he should know,作者為Michael Garber,譯者:高敬原。

關鍵字: #新創
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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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