學習專案管理的基本思維
學習專案管理的基本思維

這些年來,許多學習專案管理的朋友,在初學專案管理時都一頭栽入專案管理工具與框架,卻未曾了解更源頭的問題,包含:

「為什麼需要學專案管理?」
「專案管理能解決什麼問題?」
「專案管理不能解決什麼問題?」
「為什麼案子總是做不好?」
「怎麼樣才能做好一個案子?」

在學習一門知識時,我建議大家必須先從問題開始思考,當你對這些問題有了基本的認知,接著開始去找幾個framework、methodology或best practice,然後看看它們用什麼樣的流程與工具來解決你所面對的那幾個問題,唯有經過這樣的過程,你對這門知識才會有更清晰的認知。

PMP或Scrum這類的framework或best practice的出現,都是累積了足夠多的實務案例,並將常見的問題以 框架、流程、方法、工具 來封裝,讓其他人更容易上手。但若你未試圖理解它背後要解決的問題,你就容易錯用。

不管工具有多好,若你運用的場合不對,它就不是個好工具。

CMMI與PMP真的不好嗎?

剛出社會時,我在一家ERP軟體公司從事研發工作,我在哪裡接觸到非常正規的軟體工程,也見識到當研發流程與業務特性匹配時的高效,以及不匹配時產生的諸多問題。在2000年初期,軟體發展大多仍依循瀑布式(Waterfall)方法,必然得先進行需求收集、分析、設計,使得進入開發與測試,經過一道道程式後將成品完整的交付。

我在ERP軟體公司的那些年,我也參與了CMMI Lv4(軟體成熟度模型)的導入與認證,過程中 我見識到CMMI的嚴謹之處,同時也體會到嚴謹背後帶來的低效與冗餘。 由於當時我所負責的產品處於需求不明確,市場性待驗證的狀態,若要依CMMI的規則產出完整需求清單與完整的分析檔,估計是不可能。

因此在過程中我試著提出用假設性需求,以及用雛型替代成品來進行市場驗證。出乎意意料的,這個提議獲得CMMI顧問團隊的認同,而這也是我對CMMI有所改觀的轉捩點,公司內推動小組的負責人告訴我:

「CMMI本來就是一個模型,每家公司得依自己最適合的方式建構流程,但最終須能達到CMMI要求的水準。」

2011年,我開始負責SaaS相關業務,也首次接觸了敏捷觀念以及Scrum,與此同時,互聯網開始進入火爆增長,所有的企業都在求新求快,技術團隊也被要求要具備更靈活、更彈性、更迅速,只是一兩年時光,大陸的公司都在討論敏捷開發,而少有人討論PMP、CMMI所談的瀑布式專案管理與研發流程管理方法 (註:PMI後來也提出ACP這套敏捷框架)

2013年,我開始在團隊中大量引用敏捷觀念,透過頻繁的交付來驗證用戶與市場需求,也在技術社區中與許多朋友交流專案管理與軟體發展方法,我看見愈來愈多人想擁抱敏捷,同時我也發現,許多人因崇尚敏捷,而對PMP及CMMI抱持著嚴重的偏見。

2015年,我進入互聯網公司後,人人口中所談的都是敏捷,若你在討論過程中提到CMMI或PMP,就會有人露出鄙視的眼神。他們誤以為過去專案做不好,是CMMI與PMP所造成的,卻未曾思考過,或許專案失敗的真正原因不在流程與工具,而是運用的那些人。

瀑布式與敏捷並存,可能嗎?

我曾在先前的文章中提過,我認為組織長大到一定規模後,必然會出現混合式的組織架構,當企業內外部狀況穩定,需求的變化性較少,可預測性高,功能型組織是相對適合的組織架構;而當需求變化性較大,不確定性高,變平化的產品型或戰鬥小組可能是更適合組織架構。

而相同的概念,其實也適用於專案管理方法,當你特別強調 分工程序、輸入(input)、輸出(output)與權責,這與功能性組織不謀而合,傳統的專案管理方法可能非常合用;反之,若你強調快速回應、迭代等敏捷特性,則與產品型組織或戰鬥小組更加匹配。

所以,瀑布式與敏捷方法並存在一家公司內,可能嗎?

我的答案是「肯定的」,當我們把重點放在解決問題,而非落入比較方法或工具的優劣時,我們便會理解,沒有必要硬要逼所有人套用相同的工作流程與方法,除非真有必要性。

經過這些年的實戰運用,我試著將這種混合式的專案管理方法整理成如下的框架,多數的專案都是介於完全不確定與完全確定之間,面對不確定性高專案,敏捷方法、分工模糊的戰鬥小組相對較佳,然而面對確定性極高的專案,Waterfall與分工明確的功能型或專案型團隊則相對適合。以目標導向來看,很多時候我們甚至該採用混編的方式同時進行專案。

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圖/ 游舒帆

追求敏捷,但更要重視專案管理基本功

在帶領團隊時,我特別強調專案管理的基本功,因為 我認為多數的問題都是出在基本功不夠扎實。在專案開始前與進行中,一般我會對PM提出很多問題,以確保專案能如原先預期。

在專案啟動階段,一般會由團隊先就已知資訊先擬定draft plan,內容陳述專案要 做哪些事?打算如何進行?由誰來做?預計花費多少時間?以及得到什麼樣的結果?

draft plan.png
圖/ 游舒帆

「這個專案中有哪些不確定性,它們可能會導致你無法準時交付?」

而當團隊將計畫產出後,我會問PM這個問題。從這個問題的回答中,我便能有效檢視PM對這個專案的把握度有多少。

專案管理早期的主要問題大多是「要解決的問題不明確」、「需求不夠清晰」、「專案的deadline太趕」、「不確定人力資源能否配合」、「對工作的估時過長或過短」、「技術可行性待驗證」、「老闆可能還會改動需求」等。

而這些,就是導致專案行階段會頻繁發生變更(change)的重要原因。

這些不確定性,都可能是專案執行時期的風險,你可以選擇在規劃前期就想辦法處理這些不確定性,也可以選擇在執行時,透過變更管理來因應這些不確定而帶來的更動,而成熟的PM會將這些不確定性有效控管,並以面對風險的方式去處理。

敏捷雖強調擁抱不確定性,並歡迎隨時的更動,但不意味著我們要對那些不確定性置之不理,而是要儘快的讓不確定成為確定。

敏捷強調不斷進步與回饋,透過一個又一個專案的磨練,讓我們能把需求看得更清楚,對時程估算更準確,能更有效對齊老闆的期待,而要做到這些,團隊就需要逼著自己不斷進步,透過反覆的迭代,將不確定性一一消除。

若你對Scrum架構有所研究,你便會發現best practice裡頭強調的架構,其實正是針對上述幾個最常見的專案不確定性而來。

針對時程,Scrum強調固定的交付週期,以1–4周為佳;

針對團隊,強調最好是feature team,在過程中也盡可能避免團隊成員同時參與多個專案;

針對範疇,根據迭代週期與team的資源,由Product Backlog中挑選能完成的工作項目;

加上每個迭代的週期較短,工作總量較小,若過程中發生變更或插單,其實影響的範圍相對較小,等待時間也較短,對變更的因應能力自然較強,若你正確的引入Scrum,這將是你可期待的結果。

先思維,後框架、工具

在學習專案管理或其他知識時,我非常建議大家一定要先建立思維,先了解我們要解決的問題,也就是背後的「Why」,例如要確保工作能如期如質的交付。並圍繞著為什麼去找尋別人是用什麼樣的框架與方法去解決的,也是就「How-to」,例如PMP或Scrum,而在框架與方法之下,又分別選用了什麼樣的工具,這就是「What」,例如WBS、user story等等。

學習過程,一定要先搞懂要解決的問題,並進一步思考為何框架的設計與工具能解決我們遭遇到的問題,並思考它的適用範圍。

唯有如此,我們才能跳脫被框架與工具,而不為物所役。

思考金字塔.png
圖/ 游舒帆

本文由游舒帆授權轉載自其> Mediuam

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關鍵字: #專案管理
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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