前IBM副總裁林順和幫東元集團養金雞
前IBM副總裁林順和幫東元集團養金雞
2004.09.15 | 科技

衝、衝、衝」東捷資訊服務董事長林順和下達挑戰無線射頻辨識系統(RFID)的指令,就只有簡潔有力的3個字。
當RFID商機仍處混沌之際,曾任IBM副總裁、在科技業服務近30年,對趨勢嗅感極其敏銳的林順和,已窺見迷霧間的一絲曙光,擂起戰鼓激勵東捷勇往前衝。

**鼓吹轉型,開創東捷新生機

**
這位以民主精神,教育出3位年薪千萬經理人(摩根士丹利台灣區總經理林水仙、前高盛亞洲區直接投資部董事總經理林夏如、現任德意志證券證券副總裁林東潔)子女的傳奇老爹,自IBM退休後,在東元董事長黃茂雄的力邀下,在90年代末期加入東元集團擔任顧問,協助重整旗下的資訊業務。
當時東捷資訊的主要業務為銷售處理郵戳的事務機,以及相關的代工服務,這也是東捷自1990年創立時鎖定的核心業務,但隨著郵戳處理機市場在90年代中期達到飽和,東捷資訊的營運開始陷入蹣跚。同一時間,東元的資訊部門,則因為難敵電子新貴的挖角,苦於工程師逐漸流失的窘境。
擁有豐富科技服務業務經驗的林順和,很快為黃茂雄開出藥方,同時解決東元集團內的「二重苦」。他的策略是在1999年讓東元資訊部門獨立分出,再與東捷合併,成為專業的科技服務公司,此一大膽的變革,不僅發揮吸引人才回流的功能,並且只花了3年,就讓東捷轉虧為盈。
從虧損、賺錢到加速成長之路的關鍵因素之一,在於占東捷營收約三分之一的智慧卡系統整合服務,而該領域目前最重要的一項應用,就是人手一張的健保IC卡。

**更上層樓,
從智慧卡跨足超高頻

**
健保卡、捷運悠遊卡,或最近熱門的晶片金融卡等,事實上都屬於低頻或高頻的RFID應用(低頻為125134KHz、高頻為13.56MHz),但兩者均有傳輸距離短與資料頻寬小的限制,而零售業老大Wal-Mart力拱的RFID應用,則為無線傳輸距離更長、資料頻寬更大的超高頻(400MHz1GHz),但相對地,後端所需的系統整合也更複雜。
挑戰少有人懂的新事業是件苦差事,但儘管林順和年逾60,對吸收新知的渴望與勇往前衝的拼勁仍絲毫不遜年輕人,辦公室的桌上,隨時擺滿從報章媒體剪下的科技新知、產業動態與意見領袖的前瞻觀察。
正憑著這份警敏,當東捷在2002年轉虧為盈之際,林順和沒空慶祝,反而留意到英飛凌、日立等半導體大廠,都已經開始朝向超高頻的RF晶片發展。當前端的晶片業往前衝,後端的資訊服務自然會跟上來,更重要的是,終端用途有Wal-Mart在搖旗吶喊。而東捷已有智慧卡整合系統的練兵基礎,為搶未來更廣大的RFID商機,自然要搶先布局。
領下林順和「軍令」的是副總經理趙永寧,「Gary(林順和)是非常積極進取的人,鼓勵我們全心往前衝,」趙永寧也是新東捷成立後,在老長官召喚下回鍋的老東元人。一如走民主、親和風格的林順和,貴為副總的趙永寧沒有自己的辦公室,反而屈居在角落的小空間,跟同事一起埋頭苦幹。

**僚艦戰法
緊盯國際級旗艦前進

**
這位現年38歲的副總,負責領導東捷的智慧卡整合系統,以及擘劃未來的RFID戰略,儘管科技圈英雄出少年並非罕見,但身處老成持重的東元集團,這位副總老愛「謊報」自己40歲,想增添一點權威感。
不過這套技倆在下屬眼裡完全起不了作用,這一天為了試範醫療用的腕帶RFID,趙永寧操作不慎,損壞了一條腕帶,著實被負責保管的下屬給「削」了一頓,「他是位很隨和的老闆,帶領團隊的方式,則是因材施教,不厭其煩的耐心溝通,」雖然「削」了老闆,下屬對趙永寧帶兵的用心,仍給予肯定。
風格獨特的趙永寧,跟林順和同樣有旺盛的吸收新知渴求,他大學時唸企管系,卻花了大把時間在研究當時台灣仍屬罕見的大型主機專家系統。為了講解RFID晶片與天線的概念,他還特別取出大學時代的「傑作」來輔助說明,這是一顆封裝好的記憶體顆粒,好奇心旺盛的趙永寧,當年花了數個小時,用細砂紙把封裝材質一層層細心磨去,直到露出內部的晶片與接腳。
當林順和擂起RFID戰鼓,趙永寧則是沉默舵手,不僅事先蒐集了完整的情資,更要在迷霧間的行進過程中掌握好航路,「了解公司本身的能力,擬定清晰的策略是最重要的,」站在寫滿RFID相關規格與應用資訊的白板前,趙永寧分析,「在HP、昇陽、IBM等國際大廠的勢力籠罩下,台灣科技服務業者想在RFID領域獨自殺出生路的機會不高,但透過與這些大公司合作,提供應用方案,仍然有利可圖。」緊盯著國際級旗艦前進的「僚艦戰法」,正是東捷揮軍RFID的主要謀略。

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓