創業失敗公式:#12. 簽見光死的合約
創業失敗公式:#12. 簽見光死的合約

合約存在的目的,是為了保障雙方的利益,必須稟持著簽約雙方彼此之間的信賴關係,經過有效地相互協調過程,實際產生一份雙方都彼此同意條件的文件。

但通常,簽合約的難度對一般不熟悉合約、法條、相關運作的人而言,是很難從字裡行間,去參透那些枝微末節卻可能利益攸關的方方面面。(就像是我把一段可以運作的程式碼給顧立雄大律師,請他坐在那兒直接用肉眼去 debug 一樣困難。)

許多大公司通常也會準備有所謂的制式合約,但新創團隊卻不一定有能力,請到專業律師或法務團隊,在在短時間在一份被身經百戰老牌企業包裝得理所當然的天書中,找出該注意哪些條款、合約中涉及哪些利益或雙方的保護點等等。更別提如同程式可能應用在金融交易、電商、媒體、或甚至能源管理一樣,律師也有各自擅場的法律條文與產業類別。就算找到好律師作顧問,如果要修改大公司的制式合約,往往需要動到複雜的法務流程,更會花費大量的溝通時間。

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圖/ ShutterStock

簽合約對商業行為來講是沒有黑白空間的,就算雙方口頭講好,但合約是這樣簽,但實際發生衝突時,到了仲裁單位前,一切都按照合約上的白紙黑字來解讀,是沒有任何空間、沒有疑義的。因此,實際上一份合約是否合理,對雙方是否都是互利,其實需要非常有經驗者來協助判斷。

以上所說是關於合約的通則。

實務上,我們也常常遇到合約當中會載明這份合約所提及的相關內容不得透露給第三方,否則將會有懲罰條款,乍看這樣的要求似乎稀鬆平常,但某種程度上來說,這條款就箝制住了小公司去找第三方來協助辨識這是不是一個賣身契的可能性。如果今天遇到善意的對象也就罷了,可怕的是它也可以被有心人拿來設計成一個邪惡騙局。

舉實例來說,有一家小新創小公司做了一個利基產業非常傑出的產品/平台,許多跨國企業都非常激賞,也已經有知名連鎖大企業客戶導入;因此,有知名上市企業看上了這個產品的價值,開了很誘人的條件想要併購或合資這個團隊,目標是讓這家新公司能夠 IPO。

該上市公司對新創團隊承諾會有許多大客戶使用相關服務,甚至實際帶團隊成員走訪客戶,並要求新創團隊在最短時間內改版並擴充產能,口頭承諾所有擴充的成本由上市公司負擔(此時合約尚在過法務流程)。團隊不疑有他,在短時間之內成長到原本的四、五倍大,但當實際成本產生時,這家公司卻以內控稽核、尚未簽約為理由翻臉不認帳。

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圖/ Aleutie via Shutterstock

這些細節究竟有沒有在當初雙方議約時載明,外界也無法得知。但就因為有這麼一個條款掐著他們的喉嚨:如果他們將這些細節透露給第三方,就必須承受鉅額的懲罰。對這個新創團隊而言,根本沒有條件去冒這樣的風險。所以他們只能把所有的眼淚(成本)往肚子裡吞。

試想,今天若是一個光明正大的合作關係,哪需要利用合約條款去做不對等的設限或懲罰?這背後必然是有所居心,一定有一些見不得人之事;若要人不知,除非己莫為。很多時候需要有些吃過苦頭的人,來協助這些涉世未深的創業新人,保護他們不被利用。所謂見光死,就代表這個合作過程,一定有不可告人之處,在細節有偷雞摸狗的疑慮。不是能夠攤在陽光下的合作,就是夜路,走多了總會遇到鬼。

關鍵字: #創新創業
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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