台灣的未來在哪?從所失去處出發
台灣的未來在哪?從所失去處出發

從亞洲矽谷到智慧城市,從食安、農業產銷履歷雲端平台一直到資料庫與數位新媒體平台,台灣各級政府與各個部會,都對資訊科技的進階應用賦予高度的期待與想像。我們也認為這是未來競爭力最重要的基礎。

從十多年前到今天,我們政府所認定的台灣硬體製造優勢,衍生出了各種經濟社會發展計畫,甚至也從政府治理的角度,創造了下一代的電子化政府—— 數位政府。

當我們仔細梳理這些思維,其實沒有看到的是對這些術語本質的反省與探討、歷史發展脈絡的分殊釐清,發展策略的對話與辯論,讓這些應用計畫無法隨著時間的演進、政策主導者閱歷的增長與投入資源的累積而越見深刻。

去除了本質、歷史等脈絡,不辯論發展策略,剩下的只有資源分配比例說法的赤裸交鋒,與形式化成果的自圓其說。這讓人想到的是1972年西班牙籍法國超現實主義導演布紐爾Luis Buñuel獲得奧斯卡最佳外語片的作品:《中產階級的拘謹魅力》(Le charme discret de la bourgeoisie)。

一群衣冠楚楚的中產階級上流社會成員,四處奔波企圖要用餐,但是卻不斷地遇到意料之外的狀況打斷:主人沒有準備、突然情慾流動、茶屋沒有任何飲料、高級餐廳老闆過世守靈,路人突然進來分享夢境,赫然發現身處於表演的舞台上等著要表演「聚餐」這件事。

布紐爾在劇中讓這些中產階級上流社會的角色不斷地受挫,不斷誘惑他們去追逐欲求的精緻晚餐,但是用各種創意來讓他們遭逢失敗。

「他們努力不懈地期待與追逐他們所有的慾望,宛如這些慾望是他們的天賦人權:讓人們來服侍並且縱容他們。布紐爾曝露了他們對於權利的感受、偽善與腐化墮落。在夢的序列中,布紐爾更探討了他們的深層恐懼,不只害怕被公開的羞辱,也害怕被警察逮捕、與被開槍射殺。」

我們在計畫經濟的發展下,試圖說服自己獲得了全球化資本主義市場經濟的重大成就,而且值得一而再地複製操作手法,延續偉大的成就與對全球的重要影響。在十多年的汲汲營營,宣稱台灣擁有資訊技術優勢的過程中,我們努力不讓自己看起來不行:這種宣稱,有沒有可能最後也只剩下一種形式化、自圓其說的意義?

也許現在該是開始打開這種論述的封閉性,擁抱更多元的詮釋可能的時刻。我們是否可以開始談論:我們失去了什麼?未來有什麼樣的可能性?

過年前,有機會聆聽台大資工廖世偉教授關於「區塊鏈」的演講。在新的貨幣系統與形式中,人類第一次從網路當中,用科技解決了貨幣的各種限制與問題。他認為區塊鏈作為架構在網際網路上的價值傳遞機制,是一種信任機器,它是資訊科學與社會科學的結晶;而區塊鏈導入的信任機制,將使傳統產業加速變革與創新。

很多人認為區塊鏈是所謂的金融科技,也是金融產業領頭發展的重要方向。然而金融也是區塊鏈所衝擊的傳統產業之一;因為區塊鏈帶來了社會的變革,金融產業既是被衝擊的重要標的,也是急需要重新界定自己再出發的「災後重建區段」。期待金融產業告訴人們區塊鏈的未來,不就是期待出版業者——被數位化的閱讀形式衝擊與挑戰的當事人——告訴大家電子書、電子閱讀與數位學習的未來一樣弔詭?

在期待數位的拯救形式上,時代已經無情地往前滾動,我們還在「一直想要優雅、體面地用餐」的困境中打轉。

《鹿鼎記》,金庸
呂留良道:「《漢書》上說:『秦失其鹿,天下共逐之。』那就是說,秦朝失了天下,群雄並起,大家爭奪,最後漢高祖打敗了楚霸王,就得了這只又肥又大的鹿。

拉文克(Geert Lovink)與卡薩(Nathaniel Tkacz)所寫的《MoneyLab Reader》導論(MoneyLab: Sprouting New Digital Economic Forms)裡面反省從群眾募資以降的網際網路相關的獲利形式。從批判的觀點來檢視今日的網際網路,原本內容還擁有某種策略上的重要性,與認同-文化勞動上的正當性,如今網際網路已經在新一波的資本化的浪潮中,被重新定義成財務服務的套裝方案、與作為一個建構與深化我們「金融自我」的空間。例如微信連結到芝麻信用的國家金融操作,讓人們的金融自我無縫地連結到國家體制中。這也是區塊鏈所點燃的社會創新之火的大背景。文章中這句話引起了我的注意:

「⋯⋯貨幣系統,貨幣,『錢包』,以及付費科技都變成任何人可以置喙的標的,等待被擄獲與攫取。」

這不就是一個「鹿鼎記」的時代?《史記》〈淮陰侯列傳〉中蒯通是這麼說的:

「⋯⋯秦失其鹿,天下共逐之。於是高材疾足者先得焉。」

我們也許該釐清的是這個時代,到底什麼典範、什麼樣的舊世界已經逝去,沒有辦法回去了。世界已經斷裂,從失去的基礎上出發,重新現實地脈絡化這個新世界,可能比試圖延續任何神話,更來得務實。

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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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