誰贏Database,誰就贏全部!
誰贏Database,誰就贏全部!
2004.12.01 | 科技

從1977年,甲骨文(Oracle)以資料庫產品創立,資料庫軟體歷經近30年的發展後,已經成為一塊高度成熟的領域。如今,在商用領域中,只剩下甲骨文以及IBM的兩強對抗,兩家廠商合計拿下全球七成以上的市占率,這兩年來,兩大資料庫廠商的競爭,更是十分激烈,容不下對方。
在企業的IT架構中,資料庫是所有應用軟體的基礎。小至財務、薪資、銷售、採購,大至牽動企業整體的ERP(企業資源規劃)等各種軟體應用,都要進資料庫進行資料蒐集與處理,甲骨文與IBM在資料庫龐大的占有率,等於直接擁有了商業軟體市場的主宰大權,幾乎現在每家應用程式的廠商,都要能同時支援雙方的資料庫架構,兩家廠商在資料庫的競爭,除了市占率之外,更是一場產業地位的保衛戰。

**水平與垂直,相異的布局策略

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「甲骨文與IBM的競爭,等於是『垂直』與『水平』兩種整合模式的競爭,」IDC軟體資深分析師許芸婷指出。除了資料庫軟體外,甲骨文另一個主力產品就是ERP,過去近十年來,立足在資料庫龐大的市占率上,甲骨文的ERP應用軟體,也快速成長至目前全球第三大商業應用軟體廠商的位置,底層的資料庫結合上層的應用軟體,為甲骨文打下大片江山。
相形之下,IBM則是以打造軟體平台的方式,水平布局軟體事業部的發展。1993年上任IBM執行長的葛斯納(Louis Gerstner),在任10年內,成功領導了IBM的轉型,主導多項軟體購併案,打造出IBM全新的軟體競爭力,在1995年時,IBM擁有超過4000種軟體產品,複雜到連IBM人都不太清楚自家到底有哪些軟體,葛斯納將IBM定位為中介軟體(Middleware)廠商,連結起最底層的作業系統(告訴硬體該做什麼事),以及最頂層的應用軟體(各種使用者在螢幕上看到的程式),從1995年開始,陸續買下協同作業軟體Lotus、系統管理軟體Tivoli、資料庫軟體Informix、軟體開發工具Rational,打造出IBM水平的中介軟體產品線。
完整的中介軟體布局,也成為IBM軟體事業群最大的競爭優勢。不進軍應用軟體市場,但IBM在軟體平台的完整性,則讓它可以成為幾乎全球每一家商業應用軟體廠商的策略夥伴,在IBM的軟體平台上,開發更多的應用,「IBM絕對不會和策略夥伴搶市場,」IBM大中華區軟體事業群副總經理丁瑞麟指出,除了清楚宣示IBM的軟體策略外,也暗示了與甲骨文「下有資料庫、上有ERP」的模式不同。

**廣度與深度,經營模式大不同

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在今年,IBM與甲骨文,則不約而同地同時進行龐大的軟體部門重整,企圖在成長趨緩的軟體產業中,為本身創造下一個再成長,也同樣反應過去彼此垂直與水平布局策略的不同,企圖加強服務的比重,而非單純只做軟體銷售。
IBM在今年1月,打破原有依產品的分類方式,將軟體事業群重組為12個依產業別分類的部門,提供像金融、醫療等不同產業量身訂做的軟體組合。IBM台灣軟體產品處工商事業部經理賴晉昕指出,組織的重整也代表了IBM思維的改變,從個別產品的銷售轉型為提供企業解決方案。IBM挑出12項全力搶攻市占率的產業領域,把旗下不同軟體產品整合起來,除了加速軟體的發展,以避免內部的資源浪費,「過去IBM的軟體業務員只要了解自家產品就好,現在還要對客戶的產業有深刻了解,現在業務員都是和軟體架構師一起去攻客戶,」賴晉昕指出,IBM希望集中火力,將水平且完整的中介軟體,一次就滿足企業客戶所需。
相較於IBM在中介軟體的水平布局,甲骨文在今年也加速本身在軟體產業的垂直布局。最著名的,莫過於過去一年來,積極對商業應用軟體大廠仁科(PeopleSoft)的敵意購併,加強垂直布局的深度,一旦購併成功,全球資料庫龍頭甲骨文,將另外成為商業應用軟體第二大廠商,僅次於思愛普(SAP),但結合資料庫與商業應用軟體的地位,將使甲骨文在軟體產業影響力大增,足以繼續與IBM抗衡。

**競爭與合作,攸關軟體市占率

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甲骨除了積極收購仁科,9月時甲骨文也進行組織重整,做好收購其他應用軟體廠商的準備。甲骨文台灣區總經理吳昇奇表示,甲骨文的組織重整為企業、應用軟體和中介軟體等三大事業部門,其中企業部門負責各產業別的客戶,提供專門的軟體及服務,而新增的應用軟體部門則是為了因應將來購併其他應用軟體廠商。「這樣的分法是為了讓員工能夠聚焦,方便分工,」吳昇奇解釋,當和客戶談應用軟體時,需要了解的是客戶產業經營模式、企業管理理念和需求,而在談資料庫等中介軟體時,則要了解資訊系統架構與平台如何配合。
「各種應用軟體最後還是要靠資料庫整合資料,才能發揮綜效,」吳昇奇一語道破爭奪資料庫龍頭的原因,他也指出,軟體產業其實是個競合關係,「和IBM是競爭多,合作也多的關係,而非完全是競爭對手。」從資料庫、中介軟體一路到軟體產業地位的競爭,IBM與甲骨文的對抗,與其視為一場你死我活的市占率殺戮戰,不如把它視為在「軟體聯合國」內,這兩大「常任理事國」的影響力競賽。

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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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