吳恩達與李飛飛門生受邀加入Appier，拉近AI產學距離|數位時代 BusinessNext

吳恩達與李飛飛門生受邀加入Appier，拉近AI產學距離

孫民專精電腦視覺、自然語言處理、深度學習與強化學習，自交通大學電子工程系畢業後，赴美留學，擁有史丹佛電機碩士、密西根安雅堡電機系統組博士等豐富經歷。在美期間師承吳恩達 (Andrew Ng)、李飛飛及李飛飛丈夫Silvio Savarese等頂尖人工智慧專家。

史丹佛求學期間，因吳恩達轉入機器學習

孫民在史丹佛求學時期，也和同學一起搶修吳恩達的機器學習課程，由於吳恩達的課程活潑有趣，孫民從此愛上機器學習，碩士第二年決定把研究領域從電機工程轉往機器學習，成為吳恩達實驗室成員，「當時沒有預見這領域會這麼紅，就是憑著我的興趣。」孫民說。

孫民對於吳恩達的鼓勵學生「面對失敗」的教學方式印象深刻，也把這個思維帶回清大傳承給台灣學生。孫民說：「和學生開會時，我都會和他們說，『不要害怕看到不好的研究成果，要面對它，解決它，下一次才會更好，』訓練學生面對問題的堅定程度。」

而碩士畢業後，吳恩達將孫民介紹給當時在普林斯頓大學任教的李飛飛，成為他博士時期的指導教授，讓他在電腦視覺領域更上一層樓。

李飛飛曾建言：做你覺得最瘋狂的東西

在孫民眼中，李飛飛是個敢於「做大夢」和總是「Think our of the Box（不被框限）」的人，而李飛飛主持的ImageNet圖像識別研究計畫讓更給孫民很大的啟發。「李飛飛讓我知道就算沒有足夠的資源也敢做夢，我親眼所見一個夢如何在五年內完成，2009年的電腦視覺技術，僅能辨識20幾個物品，但ImageNet想辨識上萬個物品，這是個大哉問！」

孫民在當上清大助理教授後，曾針對學術職涯向李飛飛請益。李飛飛說：「做你覺得最瘋狂的東西。」她還建議孫民，不要聽從任何人的建議，因為每個人的際遇與面對的環境都不同，成功這件事是無法複製的。

孫民曾在由李飛飛所主持的ImageNet圖像識別研究計畫中，參與草創期的系統設計，也曾協助開發機器人作業系統 (ROS) 及微軟Kinect人體姿態辨識系統。加入Appier 後，首要任務將是推動人工智慧系統規模化並將其落實到商業應用領域，協助Appier開發以 AI 為基礎的企業解決方案。

孫民擁有兩項美國專利，過去三年於國際頂尖人工智慧會議中發表超過20篇研究論文。而不久之前，孫民也獲得傑出人才發展基金會頒發第六屆年輕學者創新獎，曾帶領團隊連續三年在電腦視覺、圖學暨影像處理研討會 (CVGIP) 中贏得最佳論文獎。

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。