人生或職涯棒球賽中,你的主審是誰?他們的好球帶你清楚嗎?
人生或職涯棒球賽中,你的主審是誰?他們的好球帶你清楚嗎?

我的臉書朋友精神科醫師黃偉俐,發表了以下的評論。

「從歷史來看,千里馬比伯樂多,看看韓信吧!歷史中有多少抑鬱而終的韓信呢?當然自戀自滿的更多,但是程老師,您錯了,歷史上伯樂如劉邦與劉備者少之又少,如曹操與項羽忌才者太多了。」

「我是精神科醫師,也是心理學研究所,唸的是平行處理系統,也就是神經網路,本身也做心理治療,也在跨國藥廠擔任高階主管幾年,您的經驗我很能體會,也很贊同,只是千里馬如韓信者到不了程老師您這關,這叫Selection bias(選擇性偏誤)。」

我答應黃醫師在文章裡回覆。這一篇除了回覆他外,我的其他臉書帳號也有一些類似的疑問,這裡一併回答。

為什麼有這麼多的千里馬感嘆「我的伯樂在哪?」

首先我想將「伯樂」稍微定義一下。「伯樂」不必要是偉大的人或是很有權勢的人。「伯樂」可以是一個平常人,我們每個人也都可能是別人的「伯樂」。

在每個人的一生中,都會遇到一些貴人。這些貴人在我們的人生和職業生涯當中,給我們開導、給我們扶持、給我們機會、給我們舞台,讓我們能發揮我們的天賦與熱情,得到自我成就。

廣義點講,伯樂可以是我們人生中的貴人。如果從這個角度來看的話,肯定伯樂是多過千里馬的。反過來從千里馬的角度來說,我堅信「天底下沒有不可用的人」,也就是一句老話,「天生我材必有用」。所以,每個人在自己的天賦、熱情與專業領域,都可以是千里馬。

那麼在今天的社會裡,為什麼有這麼多的千里馬感嘆著說,「我的伯樂在哪裡呢?」

我認為大部分的問題出在千里馬身上,而千里馬自己並不知道。

以我們都很熟悉的棒球賽做例子。當一個投手在一場比賽裡面,熱身完畢第一次踏上投手板後,所投出的前幾球,不管是好球還是壞球,最重要的目的是什麼呢?

我認為最重要的目的,就是測試出來主審的好球帶範圍,以便和捕手合作,決定接下來的投球策略。因為投手所投的球,究竟是好球還是壞球,是主審說了算。

既使所有的主審都經過同樣的培訓,個人喜好還是有所不同。即使同一個主審,在不同的時間、地點與情緒影響之下,他的好球帶還是會有變化的。聰明的投手,要拋棄自己的主觀,克制自己的情緒,針對主審投其所好。

投手就是匹千里馬,主審就是他的伯樂。

今天出的問題在於,千里馬總是認為自己投的每一顆球都是好球,而不去想辦法了解伯樂的好球帶;究竟是寬還是窄?偏內角還是偏外角?偏高球還是偏低球?

我年輕的時候犯了很多錯,其中最大的錯誤就是:我當時並不了解,在很多事情中,都有一個以上的主審,他們決定我做的事情是好還是壞,他們決定我的工作績效,他們為我的工作成果評分。

這個主審,未必就是我工作上的直接老闆。

而我竟然不知道我的主審是誰?他們對於我的生活或工作成果有多麼重要?更遑論他們的好球帶在哪裡?

因此,在這種我行我素的情況下,我怎麼會遇到伯樂呢?即使遇到了伯樂,我也可能不知道。即使我知道我遇到了伯樂,我也可能得不到他的青睞。

我付出了很多的學費和代價,才了解到主審的重要性,才會在每件事情開始之前先找到我的主審,並且清楚的了解他們的好球帶。然後我的伯樂就一個一個出現了。

各位朋友,你有沒有想一想,在你的人生或職業生涯棒球比賽當中,你的主審是誰?他們的好球帶你清楚嗎?

本文經作者程天縱同意授權轉載 。

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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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