除了讓大學生愛不釋手，Colorgy 更要成為學生們學校與職場之間的擺渡人|數位時代 BusinessNext

除了讓大學生愛不釋手，Colorgy 更要成為學生們學校與職場之間的擺渡人

騎著單車，抱著書本，漫步在諾大的校園中，照著自己的精心排出的課表規劃生活與課業是許多大學生共同的經歷。隨著智慧型手機普及，擁有一個集結課表與課程資訊的 App 絕對是大學生活的一大幫手，這也就是成立至今一年半的 Colorgy 能深受大學生歡迎的原因。

學有用的，用所學的：Colorgy 要成為學生們學校與職場之間的擺渡人

除了提供使用者課程、考試的詳細資訊，Colorgy 更想成為學生們學校與職場之間的擺渡人。

Colorgy 創辦人周益鑫表示，自己經歷了台灣奇特教育生態的 90 年代，從小便一路就讀所謂的「資優班」，然而高中那一年，即便分數比全校 90% 以上的人還高，但因為自己想要朝其他領域而非醫科發展，最後並沒有列在榜單前頭。這並非想抱怨沒能名列前茅，而是從此就可以看出台灣教育重視名聲大於重視能力，另一方面，許多大學生就讀的並非自己有興趣或者喜愛的科系。

根據資料，每 10 個大學生學生就有 8 位在校園期間不知道自己未來想要往哪方面發展，每 10 個學生就有 5 位走向跟本科無關的事業，這也說明台灣教育存在著學用落差的問題。

長期的教育結構問題並非一朝一夕能解決，但是周益鑫還是想在有限的資源範圍內達到最大的貢獻。至於要怎麼解決這個問題？他希望 Colorgy 能夠幫助學生透過目標設定更有方向的學習，透過校友的學習歷程以及企業的明確徵才資訊公布讓學生在就學期間就能對於職涯方向有所想像與規劃。

大一大二除了課程內的資訊，也提供學長姐在學習時的心路歷程與選擇，大三開始跟外部業者合作，推出適合學生興趣技能的課程方案，讓學生能擁有更多興趣外的專業。大四開始與企業需求端合作，學生可以透過 Colorgy 瞭解這份職缺需要的技能，企業端也能透過 Colorgy 了解學生擁有的能力，進一步媒合人才。

不只是一支 App，而是新型態 HR 科技公司

雖然計畫改變的格局與幅度相當大，但是面對 Colorgy 的下一步，創辦人周益鑫帶點信心的表示，希望 Colorgy 成為一家以教育科技解決問題的新型態 HR 科技公司。下一步目標是希望開始協助學生做有目標的學習，方法為透過資訊整合讓學生可以用相對軟性方式去嘗試不同的可能路徑，能真正找出人生感興趣的方向並投入。

創業快問快答

Q：目前該服務的獲利模式為何？

課程銷售/企業服務費

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

努力活下去/方向不對就轉頭/對產品有絕對信念

Q：希望提供這個社會什麼價值？

解決學用落差問題，讓學生不要到畢業還不清楚自己方向。

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。

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。」

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。

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。

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。