創業家兄弟郭家齊:新創成長3階段,都是人才表現的大舞台!
創業家兄弟郭家齊:新創成長3階段,都是人才表現的大舞台!

電子商務蓬勃的當下,數位人才的機會與挑戰在哪裡?創業家兄弟共同創辦人郭家齊在TeSA所主辦的2018電商人才高峰論壇中表示,電商領域因為是網路 (Internet) + 零售的概念,因此幾乎任何背景的人都可以在公司找到舞台。

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2007 年以來,創業家兄弟的創業歷程,灰底為目前已結束營運的企業、黃底則為仍持續營運的企業。
圖/ 翻攝自創業家兄弟共同創辦人郭家齊簡報內容

但也因為橫跨領域十分廣大,因此電商創業更講求全方位人才,除非一些比較專精的工作,例如工程部門以及財會部門。而從創業最初到逐漸成長的過程中,公司尋找人才的方向也會逐漸調整,最開始一定會找比較年輕的人才,循著公司規模以及經歷越來越長之後就會開始尋找比較年長的人才。

郭家齊則將這樣的過程分為三階段:

團隊的第一階段:0分到60分

這階段需要的人才為能創業的人才,要很有彈性、具有戰鬥力、快速學習力,且沒有包袱,甚至是Pivot也沒關係。

他舉出,郭家兄弟首次創業打造地圖日記的時候十分成功,但當時是先將產品打造出來才去思考商業化的可能性。第二次創業的時候則是先去看歐、美、日等成熟市場有哪些已經被驗證過可行的題目,再拿回台灣小規模快速試驗,因為如此,所以最初組成團隊以上述人才為主,因為要能夠承受不斷Pivot的階段。

編按:地圖日記(英語:atlaspost),是台灣的郭書齊與郭家齊兩兄弟等人於2007年成立的地圖社群網站。其原始概念是利用生活圈社群,讓使用者可以在地圖上以文字、照片、影音記錄與分享的平台,並用其地理位置人際關係進行交友與社群互動。

但這階段並不代表要虧待人才,也許薪資可能不是很高,可是一定會給足股票選擇權等未來可以轉換的資產。

團隊的第二階段:60分到80分

這個階段需要的人才則是能規模化的人才

創業一年後因為找到對的題目—生活市集而開始規模化,而隨著人員擴充,管理也變得更加重要。團隊開始有管理人才的需求、各個部門更專業的人才需求,例如工程師的分工越來越細。

郭家齊表示他們的作法是通常會讓初期員工做為管理職,但此時若是無法適應管理職位的員工可能就得被淘汰,這階段如果能帶來某種組織還不存在的專業知識以及具備管理能力的人將會最有舞台。

這個實習企業成長會很快速,但也會很快碰到天花板。邊際效應很大的任務開始被做完,接下來團隊就會開始越來越安億。

團隊的第三階段:80分到More

這個階段需要的人才則是能讓公司到下一階段的人才

延續上階段所述,當現有的商業模式發揮到一定程度,很快會再遇到瓶頸,因為邊際效益高的專案或是計畫多半已經被完成,這也表示此時誰能帶動組織到下一階段,就會最有舞台。

而郭家兄弟面對這一階段的作法則是從外面尋找專業經理人進入團隊,開始有組織、規模化的進行管理。

三階段後的焦慮:內部創業或外部創業?

郭家齊也進一步分享,當他們創業到最後其實也面臨焦慮,因為網路時代環境真的變得很快,如果不動很可能就會馬上被淘汰。因此他們不斷再思考應該在內部再次創業,還是在外部創業。而郭家兄弟的決定是外部創業,也就是2016年推出的「松果購物」,以搶攻 B2B2C 行動電商市場

最後總結主題分享,他回應人才需求,每間企業都會有不同的改變階段,但是人才是雙向來回,也因此除了企業思考需要什麼樣的人才同時,人才也應該要思考自己應該在什麼樣的階段加入這家公司、這家公司發展到什麼樣的狀況,如此才能創造出魚幫水、水幫魚的雙重效益。

本文授權自《創業小聚》,作者:許為傑

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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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