不被市場淘汰的關鍵:除了專才也要通才
不被市場淘汰的關鍵:除了專才也要通才

本文摘自:《重拾好奇心:讓你不會被機器取代的關鍵》,新樂園出版

如果你的工作需要以知識為背景,那你一定需要抉擇學習策略。是成為一位專才好呢,還是通才好呢?過去一世紀是屬於專才的天下。歷史學家不僅要精通南北戰爭史,還得精通南北戰爭期間的進行曲。時至今日,唐.德雷柏再對客戶介紹自己是個廣告人已遠遠不夠,他還得說自己精通社群媒體或經營品牌故事(branded content)。矽谷公司搶人才時找的也不僅是專業軟體工程師,還得精通iOS或安卓系統的開發。

但數位革命──或說因數位、網路科技而起的革命──已然形塑了全然相反的潮流。寶拉.安東內利(Paola Antonelli)是美國紐約現代藝術博物館(Museum of Modern Art in New York,MoMA)建築與設計部門的館長,她告訴我館長分成兩類:儲藏派和獵人採集派,而她非常確定自己屬於後者。安東內利自稱是通才,喜歡從各個領域搜集不同的素材並互相組合,從設計、建築到科學、科技和哲學等等。她形容自己像是一隻「好奇的章魚,老愛伸手往四面八方抓東西。」

安東內利告訴我,設計師越來越需要參與團隊合作,還得快速適應各種形式的知識。她說,現在已經沒剩多少專才的設計師了──有些書籍設計師只設計書,但他們是特例。現今的設計師可能會需要跟工程師、行銷人員和會計師共事。「舉例來說,如果你是品牌設計師,而Texan石油公司聘請你負責企業形象設計,那麼你就得召集一組包括產油專家在內的小組──你自己也得對從地底挖出石油的過程感興趣。如果沒這麼做,你八成找不出正確解答。」

我們知道新點子常常是由不同領域的交集處醞釀而出,自博學者的心中迸現。遺傳物質DNA的發現者法蘭西斯.克里克(Francis Crick)原本是物理學者,他後來說,就是因為物理學方面的背景,讓他相信自己能夠解決生物學家心中根本無解的問題。畢卡索(Picasso)也是把非洲雕塑與西方繪畫結合在一起,創造出全新的藝術形態。

在人才市場上最搶手的永遠是那些擁有少見專長的人,但擁有廣博知識的人也越來越炙手可熱。這兩種人就像在兩個極端彼此拉扯,你到底是該深入鑽研所在領域的知識,還是該拓展自己的知識地基?

這個問題讓人想起刺蝟與狐狸的故事。雖然長久以來被傳唱的版本眾多,但基本要傳遞的依然是同一個道理。狐狸對付攻擊者的方法五花八門、創意十足,但也讓牠精疲力竭;而刺蝟只採取唯一一種歷久彌新的策略──縮成一團,其他的全交給背上的刺搞定。以希臘詩人亞基羅古斯(Archilochus)的話來說就是:「狐狸雖淵博多才,卻比不上刺蝟一招絕技。」

哲學家以撒.柏林(Isaiah Berlin)認為所有思想家都可以歸類為兩種,一種是透過特定的透鏡來觀察世界,一種則是將自己暴露在各種觀點之下。柏拉圖就是刺蝟型思想家,蒙田則是狐狸型。托爾斯泰認為自己是刺蝟型,但寫起文章卻不由得像隻狐狸。羅納雷根是刺蝟型,比爾柯林頓是狐狸型。史蒂夫沃茲尼克是刺蝟型,賈伯斯則是狐狸型,這大概是他們能夠合作無間的原因。

會在現代及未來社會發光發熱的思想家,則是這兩者的綜合體。在這個資訊爆炸、競爭激烈的世界,深刻了解一兩項重點事物,不論深度或細節都必須勝過你的同期對手,是非常關鍵的。但要真正讓這些知識迸出火花,你還需要擁有從各式各樣、包羅萬象的角度切入思考的能力,以及與擁有不同專業的人協同合作、發揮加乘效果的能力。

舉例來說,達爾文對於蚯蚓的生命週期、鷽鳥的喙知之甚詳、無人能及,但他是在讀過經濟學家馬爾薩斯(Thomas Malthus)的文章之後,才在眾多自然學家中脫穎而出,架構出如此宏大的生命理論。如果達爾文只是涉獵廣泛,卻沒有建立生物學上的深厚知識,那麼他永遠也不會想到那個最終的解答(就算想到了,大概也沒辦法說服別人相信他)。又如果他平常不是個大量吸收各種領域知識的人,大概也永遠看不出隱現於種種線索下的演化邏輯。達爾文就是一種他大概辨別不出來的物種典型:刺狐狸(foxhog)。

查理.蒙格(Charlie Munger),股神巴菲特(Warren Buffett)的事業夥伴,是他們旗下傳奇性創投公司波克夏.哈薩威(Berkshire Hathaway)的副總裁,也是有史以來最成功的投資人之一。他的選股能力與業界其他人差不多,但對於如何買賣這些股票則擁有無人能比的深厚經驗。但這還不足以說明他的卓越之處──雖然為數不多,但也有人擁有類似的才能。他在同儕中脫穎而出的原因,正是因為他如同刺狐狸般地尋獵知識。他持續閱讀自身專業領域以外的知識,努力將他吸收的知識爬梳出脈絡、或重新架構既有脈絡。他熱切地信仰一種被他稱為「多元思維模式」(multiple models)的思考方式,當他審視一家企業時,他會用上數學、經濟學、工程學、心理學與其他理論的透鏡來觀察。他說這種多模式非常關鍵,因為你能因此得到跟所有人都不一樣的答案,即使你們看的是同一份資料。多模式能把事實化為故事,把資訊化為洞見。廣度與深度一樣重要,他說:「要成為選股大師,你得先受過普通教育。」

刺狐狸擁有的是被IBM稱為「T型」知識的能力。二十一世紀最具價值的人才,結合了深厚的專業能力(T中的垂直線),和對於其他理論的廣泛了解(T中的水平線)。前者讓他們有能力執行需要特定專業的項目,後者則讓他們能夠看出與其他領域的脈絡和連結。擁有核心知識讓刺狐狸在人力市場中與眾不同──給予他在組織中或組織外獨特的賣點(Unique Selling Proposition,USP)──而T字裡的水平線則能讓他和不同領域的同事建立對任務有助益的關係,並在整個職涯中從容應付各種挑戰。

若要從當代人物中選出一位成功的刺狐狸代表,非奈特.席佛(Nate Silver)莫屬。他是統計學者,也是一位作家。席佛首度受到矚目是因為他開發了一套預測美國MLB大聯盟球員表現的系統,不過他感興趣的永遠不只有運動項目而已,2008年美國即將舉辦總統大選期間,他以此為主題開始寫部落格,網站名稱是538.com(538是美國選舉人團的票數)。他採取自己用於分析業界的一套統計方法,先預測兩黨推出的候選人,接著預測大選結果,兩者都驚人地準確。接受《紐約時報》聘任後,他在2012年又做了一樣的事,預測出來的最終結果幾近完美,遠勝其他傳統專家。2013年他被ESPN挖角,並把他的統計方法運用在體育項目、政治和電影等等各種領域上。

席佛告訴《哈佛商業評論》(Harvard Business Review),他大力倡導能養出刺狐狸的教育方式:「最最困難的,是教會人們如何直覺反應什麼是最該問的大問題。是這種求知的好奇心……如果你要受教育的話,最好學得越雜越好,這樣你就可以訓練到各種不同的肌群……技術能力可以晚點再學,等你遇到想要解決的問題,或者經濟能力許可的時候,你會更有動力去學技術,也可以學得更多。所以重點是,不要太早就一門深入。」

西方的政策制定者對亞洲教育體系培養科學家與工程師的成功經驗瞠目結舌,同時也為他們的經濟競爭力感到擔憂,於是更加堅持自家的大專院校必須專注於製造刺蝟──畢業後馬上就能完美契合市場需求的專才。但這個解答只寫對一半。亞洲經濟體中擁有最前瞻觀點的教育家都知道,最頂尖的西方大學所擅長的跨領域廣博教育,在二十一世紀與在上個世紀一樣有價值。以下是新加坡大學陳祝全(Tan Chorh Chuan)教授的看法:

我至今越來越相信的一件事,就是智識廣度的重要性,原因有兩個。首先,我們在工作和生活上遇到的問題都很複雜,跨越數個知識與理論的領域。如果我們的智識基礎不夠廣闊,就看不到潛在的跨界線索。第二,我們以前一輩子大概會歷經平均三到四項工作,現在的新鮮人則是十到十二項。這些工作可能橫跨許多不同種類的行業,所以你必須擁有足夠的智識基礎,才能輕鬆替自己的幾把刷子汰舊換新,以適應不同種類的工作。

談起刺蝟或狐狸的時候,總會落入決定誰優誰劣的結果,但這個世界既看重專家,也賞識來自多領域碰撞之下所產生的劃時代洞見,我們就得同時擁有兩種優點,我們必須做一隻刺狐狸。

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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