國發會主委換血,找行政院秘書長陳美伶接任, 業界呼籲:不要忘記新創
國發會主委換血,找行政院秘書長陳美伶接任, 業界呼籲:不要忘記新創

台南市長賴清德接任行政院閣揆,找來前行政院秘書長陳美伶掌管國發會。由於她過去曾任法務部司長、法規會主委、文化大學法律系教授、台南市政府秘書長、行政院副秘書長等職務,職涯經歷幾乎皆與「法」有關,也讓外界擔心,少了財經背景的新主委,能夠管理好負責國發基金、產創基金、亞洲‧矽谷計畫的國發會嗎?

對此,陳美伶表示,會以誠惶戒慎的心情面對新的工作,尤其是面對氣候變遷、數位科技、智慧聯網、共享經濟及人口老化等議題,國發會的機關角色及功能已今非昔比,將會努力以赴。

業界盼新主委重視新創產業

行政院秘書長陳美伶說明政策
陳美伶(左二)在擔任行政院秘書長期間,曾多次對外說明政策,像是同志婚姻法令解釋,就是由她擔任主導。
圖/ 行政院

「讓不同背景的人選來掌管國發會,未必不是好事情。」台經院副院長、準國發會副主委邱俊榮說,以數位經濟的範疇來看,亞洲‧矽谷計畫的執行已經相對穩定,加上還有不少案子在NCC、科技部身上,儘管主事者離開崗位,但底下的事務官都還在,並不用太過擔心。

之初創投創辦人兼合夥人林之晨則表示,過去行政院在徵詢業界意見時,無論亞洲‧矽谷計畫、數位國家創新經濟發展方案,陳美伶都以秘書長的身份出席,了解業者需求。因此,他並不擔心陳的背景會造成影響,反而是對她有更多期待。

林之晨提出三點建議,期盼國發會能在未來時間裡,努力改善學界與業界的學用落差。其次,則是促進國際交流,吸引更多東南亞學生來台念大學。針對過去政府推出的外籍白領人才方案、創業家簽證等措施,則希望能持續強化,「最好能吸引更多大公司來台設立研發中心。」

「期待新主委能花時間了解新創公司,尤其是 Fintech 、互聯網以及電商產業,」雪豹科技董事長吳德威說,陳美伶與賴清德院長是市府老搭檔,相信兩者的默契配合很良好,不過,政務官走馬換將,常常讓業界覺得,才解釋了一個道理,長官又換了,會不會改革也擺著了。關於前瞻計畫這種大型資源的分配,未來能不能多關心這些新創行業,都值得觀察與期待。

CloudMile 萬里雲共同創辦人劉永信也說,希望未來的政策能夠更開放,無論是金融服務的法遵、雲端服務的稅法以及擁有和國際資源接軌的單一平台,都會是團隊的心中期盼。

但值得注意的是,現任國發會副主委龔明鑫原本被視為是接任主委的熱門人選,不過隨著內閣總辭後,他接受慰留,並轉任經濟部次長。未來兩部會之間的互動、合作,值得關注。

而由於他也兼任亞洲‧矽谷計畫中心的執行長,未來會由誰協助台灣新創團隊接軌國際,也備受關注。

關鍵字: #國發會
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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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