創新管理的搖籃RPI
創新管理的搖籃RPI
2005.06.01 |

RPI(Rensselaer Polytechnic Institute)壬色列理工學院,是美國最早的工學院,在工程教育上有很多的創新,對19世紀美國工程實務上有諸多貢獻(大西部鐵路工程、布魯克林大橋),也是最早於19世紀末接受黑人與女人進入工學院的學校;四年前成為第一所由黑人女科學家當校長的高等學府(最近MIT也用了女校長);三年前爭取到3億6千萬美金的捐款,大量擴充其生技與奈米科學的研究。

**強調創新與創業的MBA

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RPI在1980年代即運用閒置的土地及校舍,開始經營科技園區及育成中心,並在1995年獲得年度最佳育成中心。RPI與紐約州及東北地區的主要科技公司如GE、IBM都有長期深切往來,唯其管理學院的規模一直很小。在90年代初期,當時的商學院院長約瑟夫摩朗率先推出「管理與科技」(Management and Technology)的MBA,以RPI的科技優勢將管理的研究與教學鎖定在「創新、創業」領域。
最早他們推出一門DMM(設計、製造與行銷)的整合課程,讓同學針對自己構思的科技產品,從研發、設計、製造、成本分析到行銷企劃,由不同的老師輪流上陣,進行為期一年的學習。RPI也槓桿運用其育成中心,成為同學與創業者第一類接觸的機會,並幫創業團隊進行競爭分析、市場行銷策略等他們極需要又缺乏資源的奧援,讓學生實際體驗創業的艱辛。
最近他們的課程安排又有了更新、更完整的進展。新生訓練歷時一周,主題是「英雄、領導者與創新者」,為新生定調這是一個不同的商學院,說明RPI不是教你「賺錢」(make money),而是教你「創造價值」(create value)的學校。透過邀請畢業校友中的典範人物現身說法,並強調團隊合作、正直、真誠等職涯發展中的重要元素。

**以創新思維回應管理情境

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除了基礎的經濟與財務分析外,RPI將所有課程分成五個聚焦在科技的管理知識流(streams of knowledge),反應其以「創新」為核心的概念與目標。 1.企業的創造與管理(強調新創事業與成長管理) 2.新興科技的商業意涵(強調科技的應用及科技的營運模式) 3.網絡、創新與價值創造(涵蓋組織管理、供應鏈管理,但強調價值創造) 4.開發創新的產品與服務 5.策略、科技與競爭(策略及競爭分析,但強調科技的成分)
最後的一堂整合性研討「管理前緣」(managing on the Edge),為兩年來的課程做一綜整與應用,以創新、創業精神的思維來回應非線性、不可預期的管理情境,包括組織變革、管理不確定、危機處理、併購及被併購等議題。
我一向強調學習的「情境脈絡」(context)比「內容」(content)重要,類似的管理議題在新創事業和既存大公司,在製造業和服務業的情境都會有所不同,對學生的管理知識、解決問題的技巧和態度也會有不同的影響。
台灣有多位科技管理的教授是RPI畢業,都在各自的學校開授科技與創新管理課程。當時認識的RPI台灣MBA同學,回國後也參與開創的諸次戰役,RPI堪稱是創新管理教育的搖籃。

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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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