綠色小確幸如何療癒你我的心?史丹佛設計學院這樣發想服務創新
綠色小確幸如何療癒你我的心?史丹佛設計學院這樣發想服務創新

一如往常的,在外商工作的海薇下班後回到鬧中取靜的住所,已經九點多了,即便很想立刻脫下剪裁別緻的亞曼尼套裝,泡個熱水澡,肚子卻咕嚕咕嚕叫,只好先下廚。

海薇今年38歲,是都市黃金單身女子,下班後最頭疼的事就是要想晚餐吃什麼?以前都是在公司附近買回家吃,自從食安風暴以來,海薇盡量自己做簡單的晚餐。

講求效率的她最愛煮義大利麵,熱水煮滾了,放入天使細髮麵,加幾根蘆筍,淋上青醬,盛好的紫金琉璃盤中,十五分鐘就可以上桌了。

海薇在餐廳一角的香草植栽開心農場中種了好幾種香菜,有羅勒、迷迭香、百里香等,每天要吃的時候再摘,葉子新鮮,香氣濃郁,頓時讓海薇精神一振,胃口大開。

海薇吃完晚餐,打算享受熱騰騰的泡澡,海薇最愛揉一些薰衣草放到熱水澡裡,一邊讓雷夫‧佛漢‧威廉斯(Ralph Vaughan Williams)的《雲雀飛翔》曲子帶她的心靈無憂地飛上雲霄。

住在海薇隔壁的美國鄰居連恩,36歲,也是早出晚歸,在外商從事顧問,工作時間也很長。回家以後,他喜歡把去年暑假在夏威夷學的調酒功夫複習一下,順便犒賞自己。

他在外面「耍Man」的時候喝007的馬丁尼,但在家裡,他其實偏好海明威的最愛:莫希多(Mojito),它是一種傳統的古巴高球雞尾酒,由淡蘭姆酒、甘蔗汁、青檸汁、蘇打水和薄荷等五種材料製成。

萊姆、薄荷與蘭姆酒調和後不那麼烈,連恩特別在百貨公司買了一組最新的香草植栽開心農場,他摘了好幾片薄荷葉,邊搓揉邊放進杯中,清涼醒腦的香氣瀰漫在客廳中,舒緩了整天高速運轉的腦袋,配上連恩最新下載的馬勒第二號交響曲《復活》,第五樂章第二部分合唱團唱出復活讚美詩,連恩忍不住發 Line 給海薇,加上一個笑臉:

Thank you so much for recommending this Herbal Therapeutic Tank to me! I have been enjoying it very much! Would you like to come over for a drink later? ☺(非常謝謝你推薦我買這個療癒的香草植栽!我很開心。妳等下想過來喝一杯嗎?)

海薇和連恩兩人原本並不認識,有天在家附近的Jason’s 買菜時,兩個人都在香草區逛很久,就因此聊開了。海薇抱怨說,她每次買三、四盒不同的香草,最後超過八成都變黑,只好丟掉,連恩提到他的薄荷也有相同的下場。再加上他們擔心農藥的問題,可是到有機店買香草,種類選擇卻很少。

直到海薇看到百貨公司有日本原裝進口的新發售產品,一下就被名字吸引了。「家庭式香草植栽開心農場」,趁周年慶打折時聽完銷售人員介紹就買了,還好康道相報,告訴連恩,他也立刻上網購買了。

看到這裡,你是否以為要賣什麼產品?其實,以上描述的是虛擬情境,並不是我們替某廠商撰寫的廣告文,而是我用史丹佛設計思考的手法來示範「服務創新」的發想過程。

如何發想「服務創新」?

我這學期在台灣科技大學用這套方法論教iMBA同學思考服務創新,因為從蘋果人機介面劃時代的第一支滑鼠的產品創新,到美國政府解決人口過胖的社會創新,都是用這套方法。所以特別藉著這次專欄文章舉例介紹它的流程。

史丹福設計思考的第一個步驟是「Empathy」,我一直覺得「同理心」這個翻譯並不貼切,因為感覺只有理性的部分,Empathy 其實是指能夠整個人投射到對方的思考感受及情境中。

最傳神的該是《湖濱散記》的作者梭羅所說的:

Henry David Thoreau
Could a greater miracle take place than for us to look through each other’s eyes for an instant?(最大的神蹟,莫過於我們能透過彼此的眼中望到對方所看見的世界。)

第一階段Empathy,要透過大量而深入的一手田野調查,沉浸在使用者的世界中,最好能如影隨形地跟他生活一段時間,來了解使用者的觀點(受想行識)。

然後在第二個定義(Define)階段,用使用者(User)+需求(Need)+洞察(Insight)這個公式來收斂到一個特定人物(persona)及其未被滿足的需求,再加上我們用 Empathy 所發掘的新洞察。

所以前面的小故事,就是用這兩階段的方法,來描繪設計者獨特的觀點及洞察,後面三個步驟容我之後再分享。

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史丹佛設計思考「服務創新」五步驟,包括Empathy、Define、Ideate、Prototype、Test。

其實植物工廠在前幾年紅了一陣子,而且不乏大廠投入,但時至今日,仍然感覺雷聲大雨點小。之前好幾個大公司跳進來做,很容易被植物工廠的名字限制住大家想像產品的性能與用途,好像非得講求大規模生產效率的機器設備才行。

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大家想到植物工廠,腦袋中可能會出現這類型的畫面。
圖/ shutterstock

所以我們在台科大進行這堂課時,特別請同學們一起腦力激盪,綜合總結出家庭式香草植栽開心農場。

其實植物工廠可以是非常多樣態、不同形式的產品加服務業的組合,我們已經看到很多精緻小而美的家電型的產品。

Grove Ecosystem利用魚菜共生的原理,結合水耕蔬菜和魚類養殖,打造自給自足的生態系統。用戶還可以通過Wifi將設備和手機端的App相連,監控它的能量消耗、微生物含量以及各模組偵測到的數值及狀態。

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Grove的魚菜共生循環植栽。
圖/ Grove官網

也有植物工廠是針對某些族群特殊的營養攝入需求,透過調控光譜及特別添加的營養素等方法,來開發功能性蔬菜。有些是專做高檔的食材,像在五星級日本料理店的生魚片的紫蘇,往往是從日本空運來台,一片成本平均台幣70元。

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台灣的「香草與魚」也利用魚菜共生的概念。
圖/ 香草與魚FB

而以上這些產品,並不是設備賣斷就了事,通常會有整體配套的服務,幫忙宅配種苗、營養液,還可以有植物醫生幫忙看一下植物生長的狀況,是否環境設定有需要調整的地方。

這也是我們在用設計思考做服務創新時,特別希望能夠「多走一哩路」,把整個生命週期所需的客戶需求也一併考慮設計進來。

原先兩個披星戴月、疲憊不堪的都市單身男女,因此找到共同的興趣與話題,發展一段美好的關係。

看來,一台家庭式香草植栽開心農場,不只能帶來小確幸,滿足我們對食材安全的需求,還有可能帶來鄰里「心」關係喔!

資料整理:黃建彰

參考資料:

  1. 8坪貨櫃變植物工廠 MIT技術輸出國際
  2. 農業技術轉移!日本將於 2017 年蓋出第一間完全機械化的農場
  3. LED植物工廠盈利現狀及最新商業模式探索
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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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