「我們就像兩個糖果店的孩子」比爾蓋茲和巴菲特的懷舊小旅
「我們就像兩個糖果店的孩子」比爾蓋茲和巴菲特的懷舊小旅

今年6月,微軟創辦人比爾蓋茲在YouTube上傳了一支他與投資家巴菲特跑到糖果店「郊遊」的影片,裡頭除了充滿了滿滿的懷舊情懷,兩人20多年的好交情也透過影片一覽無遺。

股東大會前 先來玩一下

在內布拉斯加州城市奧馬哈(Omaha),每年5月是巴菲特波克夏海瑟威(Berkshire Hathaway)控股公司股東大會,而身為巴菲特的老友,比爾蓋茲(Bill Gates)每年也會到此共襄盛舉——但是在兩人參加大會前,他們決定要到Fairmont Antiques & Mercantile來一段充滿懷舊情懷的旅程。

用5分錢消磨一個小時

「在我6歲——我是說1936年的時候——我一週可以拿到5分錢,這大概比現在的1美元還要少一點點。」巴菲特(Warren Buffett)一邊瀏覽櫃子上的商品,一邊說道。

「然後我就會直接到糖果店Ernie's Drugstore,他們有各種一分錢的糖果,意味著我可以買5種糖果,所以我就會花上一個小時在店裡做決定。」

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巴菲特喜歡吃糖果可說眾所周知,他對糖果的喜好也在影片中一覽無遺。
圖/ 地球圖輯隊

他就是喜歡糖果

當然,在80多年以後,這位美國投資家擁有的財富比五分錢還要多非常、非常多,但是巴菲特在骨子裡還是那個超級喜歡糖果的小孩子。

什麼都喜歡,什麼都不奇怪

提到自己最喜歡的糖果,比爾蓋茲說他最喜歡花生糖,巴菲特則是一邊走過展示架,一邊細數自己喜歡裹上糖衣的花生爆米花Cracker Jack、巧克力球Whoppers、焦糖糖果Milk Duds,接著他笑著說道:「我幾乎全都喜歡啦!」

我的事業巔峰在這裡

其實除了琳瑯滿目的糖果,Fairmont Antiques & Mercantile還有一間充滿懷舊風格的聖代餐廳、二手唱片行、二手物商店,以及彈珠遊戲博物館——談起這些街機遊戲,巴菲特也提到自己做過的「最佳生意」。

「我在1946年的時候用25美分買了一台彈珠遊戲台,並用它建立了一個小小的商業帝國,」巴菲特解釋道,接著他打趣地說:「這是我做過最棒的生意,我的事業在非常早期就達到巔峰,後來就逐漸走下坡了。」

一本促使他輟學的雜誌

他們也在店裡找到了1947年的科技雜誌《大眾電子學》(Popular Electronics),裡頭報導了個人電腦產業的起點,比爾蓋茲說:「我們在1974年12月看到了這本雜誌,然後保羅(Paul G. Allen,微軟創始人之一)就跟我說:『你一定要輟學,你一定要創立微軟。這一切就快在沒有我們的情況下發生了。』」

巴菲特則回應道:「我有聽過這個故事,但是我從來沒有親眼見過這份雜誌。不過老實說,就算我看過它,大概也不知道要拿它怎麼辦吧。」

有什麼問題,就交給聰明的投資者

接著巴菲特找到了對他來說格外重要的書:在1949年出版、由投資家葛拉漢(Ben Graham)所寫的書《聰明的投資者》。他說:「每當股價暴跌,讓你有想要拋售的念頭時,把這本書拿出來就對了。」

充滿了復古與懷舊味

兩人還在黑膠唱片區一同分享自己最喜歡的專輯,在那裡,比爾蓋茲談到威利·尼爾森(Willie Nelson)當年在他們的婚禮前夕獻唱,巴菲特則哼起了格倫·米勒(Glenn Miller)的爵士樂曲。

最後他們以各自享用一杯可樂和甜滋滋的冰淇淋聖代,替這段小旅程畫上句點。

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除了去糖果店,兩人還跑去試用床墊。
圖/ 地球圖輯隊

他們真的很熟

整個過程可不是逢場作戲,畢竟比爾蓋茲和巴菲特已經是相識27年的好朋友,還可以一起去試用床墊

雖然專業不同,但有共通點

談到兩人在1991年7月5日第一次見面的時候,比爾蓋茲笑說:「直到我們見面以前,我們實在搞不清楚我們為什麼要見面。」

「我是說,我們兩個專精的領域完全不一樣⋯⋯但是我們隨後發現彼此試圖理解世界運作的方式非常迷人⋯⋯從那天開始,我們就成為非常好的朋友。」

每次見面都充滿樂趣

當比爾蓋茲在自己的部落格談起這段小旅程時,他形容他們倆就像「糖果店裡的孩子」,他寫到:「我們在一起所擁有的樂趣,就和我們剛見面時擁有的樂趣一樣多,無論何時,我們總有談不完的話題、不會結束的笑鬧。」

他真的是「螞蟻」

比爾蓋茲也補充巴菲特真的很喜歡甜食,他寫到:「在他第一次到西雅圖拜訪我們時,我們的小孩就被巴菲特把Oreo餅乾當早餐吃的習慣嚇了一大跳。」

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本文授權轉載自:地球圖輯隊;作者泥仔

關鍵字: #比爾蓋茲
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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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