《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!
《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!

《數位經濟基本法》可望於明(7)日立法院一讀,立法委員許毓仁指出,草案已經過跨黨派約30位立委簽署,希望今年可以三讀通過,讓台灣的數位經濟發展能有一個「上位法」給予原則規範,各部會的法規和政策可以架在這部基本法之下。影響最大的是用「負面表列」的思維看待新興科技,以及把「創新沙盒」機制擴大到各種新興網路科技領域。

Uber事件凸顯台灣舊有法規面對數位經濟無法反應的問題,2016年底修改《公路法》通過2500萬的高額罰款,除了Uber的罰款高達11億元,暫時宣布停止在台灣的叫車服務之外,許毓仁指出,來台灣發展的香港新創Lalamove啦啦快送,在五天內就被罰了8,100萬元!

許毓仁說,「法律就像一把刀,這一刀砍下去,傷了外國公司,同時也傷了台灣新創。」政府不能用舊有法規看新的數位經濟浪潮。「我們一直修舊的法,無法回應未來的挑戰。」

《數位經濟基本法》從2016年10月開始蒐集意見,並舉辦多場修法討論、行政部會協調會及兩場公聽會。目前《數位經濟基本法》草案內容可在公共政策參與平台下載,表達意見。

公聽會報導:
許毓仁推數位經濟基本法,解決政府「見一個新創打一個」現況!
「數位經濟基本法」公聽會,詹宏志、蔡玉玲等人提出八大意見

原先提出的是「作用法」,但考量可能會把各部會規範成「四不像」,也會與現有政策及法規衝突,導致疊床架屋。許毓仁便決定推出「上位法」的《數位經濟基本法》。所謂的上位法,指的是在法律的效力上位階比較高,其他的作用法不能跟這個法律抵觸。但也代表這部法只能做簡單的原則規範,以免規範太細,反而讓其他法律很難作用。

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《數位經濟基本法》想達成的四大目的,定義數位經濟、界定政府角色、制定企業責任和發展數位項目。
圖/ 攝影/郭芝榕

目前與數位經濟相關部會,包括經濟部、科技部、數位政委、科技政委等等,但都沒有實權。此法規定行政院為主責單位,許毓仁說,如同韓國有未來科學部、泰國有數位經濟部、澳洲有數位創新部長,把決定層級提高到國家層次,才能用國家力量來推動數位經濟,其下希望設置數位經濟發展委員會。

讓創新先長大再管制!

至於,《數位經濟基本法》通過之後,對台灣新興科技和新創公司會有什麼影響呢?

許毓仁說,「業者大到一定程度,政府才會決定是否管制!」由於採取「負面表列」的方式,各部會列出不能踩的紅線,其餘灰色地帶和模糊空間,應讓業者去嘗試。

創新往往會衝擊既有傳統業者,先看創新業者做的業務是否違法,如果違反現行法律,可比照沙盒機制,讓業者進入創新實驗場,有「6+6個月」的試驗時間。不過,許毓仁說,有些領域可能一開始就要納入,例如「遠端醫療機器人」,若有爭議的話,會牽涉是機器人業者還是醫生要負責的問題。

許毓仁說,基本的繳稅、公司登記業務是否符合等等還是要符合法規規定,「不能打著創新旗幟,就不配合!Uber是單一案例,其他共享經濟公司沒有不願意配合這麼嚴重。」如果業者不願配合進入創新實驗場的話怎麼辦?就只能用現有的法律手段來解決了。

至於,由Uber、Airbnb在台灣襲捲的共享經濟浪潮,問題怎麼解?許毓仁說,目前正在擬定「平台經濟專章」,專門處理網路媒合平台業者遇到的問題。

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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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