遇見安藤忠雄—在台北
遇見安藤忠雄—在台北
2004.10.15 |

哪些建築師設計的建築,你會買?對全世界而言,目前有兩個建築師可說炙手可熱,一個是設計西班牙畢爾包(Bilbao)古根漢美術館的美國人Frank Gehry,另一個則是日本人安藤忠雄(Tadao Ando);前者是後現代風格的代表人物,以奇特造型和詭異奇想著名,後者則是東方極簡主義的大師,以清水混凝土牆和空間透光的玄妙本領,迷死一票西方人。這兩位建築師能紅,除了他們都得過建築界的「諾貝爾獎」--Pritzker Architecture Prize(Gehry於1989年、安藤則是在1995年拿到)外,最重要的原因是這兩個人目前的設計約都已經排到「光年之外」,他們是建築師這行裡,極端少數、非常稀有、桀傲不馴的個性人物。
正因如此,安藤忠雄10月9日來台灣演講,拼了命也要去聽。聽完,覺得真是感動,不得不在此一寫。

**建築師人生,就是戰鬥人生

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演講開始,安藤就對現場滿滿是慕名而來的台灣開業建築師,大表「失望」,因為他最想對話的聽眾是「學建築的學生」,設計的演講題目也是「寄託於夢的建築」,顯然他認為對已經「無夢」的職場建築師來說,這個題目多半是浪費了的。
果然,演講中他不談建築師們最關心的建築技法、材料運用、空間思惟,反而是自述他如何由一個貧家子弟,一步步在生活空間裡築著當建築師的夢,並且不斷和週遭的日本官僚體制、市儈商人搏鬥的歷程,每一張他展示的作品幻燈片,背後都是一個年輕人受挫受辱的故事,所以他說:「我的建築師人生,其實就是一種『戰鬥』的人生」。對熟悉安藤建築的台灣人來說,這個「戰鬥」的隱喻其實是非常唐突的,因為他蓋的房子一派靜謐的清水混凝土牆,大面的玻璃投射安靜挪移的日光,大概連一片葉子落下都會有如轟然作響,怎麼會有如此殺伐之氣?
仔細想想,安藤之言是有道理的,對戰後汲汲於經濟成長、急著彰顯財富和身家價值的日本人來說,安藤設計的家屋混凝土牆既不能吊名畫,又裝不上酒櫃;他設計的廟宇、美術館、集合公寓也無法展示華麗建材,諸般種種,都不符合日本社會的群體價值,難怪他自1969年28歲創業後,就得一直和日本社會搏鬥。

**人物變大了,夢想變得更大

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但,在當天演講現場,毋寧更吸引人的,是他說的另一面的、追求「和平」的建築家人生,也就是自1990年後,他致力於公共空間、荒丘新生、都市園林等的偌大公益建築個案,而這同樣也是和官僚、建築商一步步鬥智鬥力得來的。舉例來說,1995阪神大地震後,他致力於傾頹社區的重建,透過百萬株樹的造林,將住民由死亡的陰影中拯救出來。大阪填海新建的關西機場,請來設計巴黎龐畢度中心而知名的義大利建築師Renzo Piano,設計雖然一流(Piano也是1998年Pritzker獎得主),但卻留下瀨戶內海淡路島上一半挖禿的山嶺,身為大阪人,安藤主動發起禿山拯救計劃,種下30萬顆樹,並且說服建設公司在此開發旅館,花下近十年時間,終於他得意地展示:「樹終於長到4公尺高了」,而「世界盃足球賽時,英國金童貝克漢帶著太太來這旅館住了兩個月,我終於對得起老闆」。
聽完安藤演講,你不得不相信社會真的變了,這位只有高中學歷、自修考上建築師執照的人,如今卻成為世界風雲人物;而且當人物變大了,他的夢想也變得更大、更大。這真是讓人鼓舞啊!

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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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