卸任前最後一封致股東信,馬雲:波折、焦慮、摩擦背後隱藏著巨大的機會
卸任前最後一封致股東信,馬雲:波折、焦慮、摩擦背後隱藏著巨大的機會

預計將於明(2019)年9月卸任的馬雲,最後一次以阿里巴巴集團董事局主席身分發表了致股東公開信。

卸任後仍是阿里巴巴合夥人、股東、創辦人

信中,馬雲除了預告未來可能投入教育、公益、環保工作,也再次強調他永遠屬於阿里巴巴,表示即便交出董事局主席的位置,他仍具有阿里巴巴合夥人、股東和創辦人這三個身分,也樂於在將來的任何時候與股東探討阿里巴巴的任何問題。

同時馬雲也再次提到,這次交棒不是一個倉促決定,而是有計畫性的接班安排。他相當驕傲阿里巴巴在過去19年建立了獨特的人才機制、體系和自己的價值觀。「因為這一切,我們才能在此刻擁有一支屬於明天的領導團隊。」他說。

沒有歷史性挑戰,何來歷史性機遇?

馬雲 川普
面對中美貿易戰和全球經濟、製造業變革,阿里巴巴集團董事局主席馬雲相信挑戰的背後,就是機會。

當然,馬雲在信中也不忘提及仍在風頭上的中美貿易戰問題:「最近,全球經濟正在遇到困難,貿易、消費、股市、製造業一切開始變得不確定,中美貿易摩擦也進一步增加了市場的慌亂。」但他強調,這已經是阿里巴巴成立19年來,第三次經歷這樣全球性的波折:「過去的經歷告訴我們,這些波折,焦慮,摩擦背後隱藏著巨大的機會,問題是如何改變自己。沒有歷史性挑戰,何來歷史性機遇?阿里巴巴是一家善於把握逆境的公司。」

就像是9年前阿里巴巴開始轉型為一家技術公司,逐步展開大數據、雲端計算、人工智慧、物聯網的全面佈局,馬雲相信過去所做的這些準備,就是面對變革時的關鍵基礎。他說:「我們用技術為製造業、零售業、金融業創造巨大價值,過去兩年,這個價值已經在零售業顯現,在中國,我們用技術讓20萬家零售業門店實現了線上和線下一體,打開了新零售之路。」而阿里巴巴的下一步,就是要邁向新製造

馬雲預期未來的製造業,是製造業和服務業的完美結合,是個性化、定制化和資料化的生產,也將為整個行業帶來重生。但他強調,阿里巴巴的角色不是要進軍製造業,而是要賦能製造業,也就是利用人工智慧、區塊鏈和物聯網等技術,幫助製造業走過這段變革。他形容這將是阿里巴巴和製造業共同的挑戰,也會是共同的機遇。

「阿里巴巴從來不為看得見的機會佈局,永遠只為未來投入。正是因為這樣,眼前暫時的風浪和波折,難以傷害我們,因為我們相信,只要為了解決問題而創新,只要創造了真正的價值,一定不缺市場、不缺利潤。」馬雲相信在逆境的時候,也正是阿里巴巴兌現「讓天下沒有難做的生意」這項企業使命的時刻。

有信心實現一兆美元GMV承諾

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阿里巴巴集團執行長張勇表示,全球化仍是阿里巴巴的長期發展方向。
圖/ 阿里巴巴提供

除了馬雲發表的公開信,即將在明年接任阿里巴巴集團董事局主席的張勇也以集團執行長身分發表了一封致股東信。他在信中細數阿里巴巴近來在電商、零售、娛樂等各大事業的成績,也預告很快在2020會計年度將可以實現2014年許下的GMV一兆美元目標。

同時他表示,全球化仍然是阿里巴巴長期戰略發展方向,目標是要在2036年做到服務全世界20億消费者,幫助千萬中小企业在阿里巴巴平台上盈利,以及創造1億個就業機會。

關鍵字: #阿里巴巴 #馬雲
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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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