追憶倪敏然──alternative edition!
追憶倪敏然──alternative edition!
2005.05.15 |

藝人倪敏然自殺身亡的新聞,熱潮始終不退,甚至把親民黨主席宋楚瑜訪問大陸的消息,都打成了配角。如果我們將「倪敏然猝逝」視為台灣今年上半年最轟動的新聞,大概也不會有人反對。
為什麼一個藝人的殞落,會牽動大多數人如斯關心?

**才華洋溢,殞落令人婉惜

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許多人都會指向這一新聞的「外部條件」,譬如說:倪敏然是一位縱橫影劇圈三十年的藝人,擁有廣大的老中青三代觀眾,他的去世,瞬間勾動了上千萬人的集體記憶。「集體記憶」是一種奇妙的酵素,它使群眾霎那間深入自己的過往生命史,咀嚼俯仰一番後,又快速、當下地將原本陌生的彼此「共感」地連結在一起,這種狂猛的新聞熱度,反映的是群眾個體和群體交會的一種亢奮感受。自有大眾傳播媒體以來,幾乎每一位諧星的殞落,都會帶來此種難以平復的激動,這種「笑」與「淚」的不分家,混雜著慨歎、感激、自憐和共鳴的集體行為,原本就是人類各種浪漫主義運動的主要元素。
但,我們也可看到這新聞的「內在條件」──相信我,這個動員力才是最大條的!
身為諧星,倪敏然大概是當代藝人中最才華洋溢的一員,他隨意進出國、台語中的言語縫隙,對常民文化中的價值加以扭轉、戲謔、顛覆、嘲諷的本事,恐怕連當今「綜藝天王」吳宗憲都還差上好幾倍。
舉個例子來說,在綜藝節目上,他被主持人問到「劈過幾次腿?」的尷尬問題,他的回答:「那已不算是劈腿,而是Tako(日文『章魚』之意)了!」就很難不讓人為之笑絕。正因倪敏然有此隨時與社會共舞的能力,使他能度過台灣綜藝節目大轉型的中年危機,成功地靠模仿呂秀蓮副總統而重出江湖。
不斷地思索突破創新,使每一次的笑料都能新鮮問市,而且正中當代觀眾生命情境的下懷(嘲諷「一夫一妻」傳統道德、揶揄「政治」的僵化與對立、自謔「雙峰駱駝」的過氣演藝生涯……),倪敏然大概是當代台灣社會中最典型的「個人主義式工作者」。
而今年五月後,他也把所有「傑出個人」共有的悲劇性運命,由幕後搬到了幕前。在追求卓越的個人主義工作者人生裡,社會對你提出新靈感的需索壓力無比之大,個人才華砥礪躍進的驅力也就愈強,一次次的逆境破關後,你終得有「振衣千仞岡,濯足萬里流」的自由與興奮之感。
然而,弔詭的是,多數人並不能靠著自己成千上萬的獎章獨立生活,他也需要親密關係(愛)的撫慰擁抱,需要人生終極意義(不再須被突破的目標)的安頓歸宿,正如日本武士需要家庭和社區僧侶一般,而悲劇也就在於──這些都和個人主義當下追求卓越的驅力格格不入。

**幕前風光,幕後歸宿難尋

**「表演」,其實是最困難的技能,「演員」,也是最艱苦的職業,通常螢光幕前最成功的人,都有個最糟糕透頂的人生,演員註定是個「個人主義工作者」,他Tako般的親密關係會讓許多人傷痛不已,流浪般的征戰則會使自己意義崩潰。倪敏然的去世,相信讓很多人在他的故事裡紛紛看到自己──一個在「笑」與「淚」間長期徬徨的自己……。

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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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