Google重返中國內心掙扎，Alphabet主席：難道我們沒有改善他們生活嗎？|數位時代 BusinessNext

Google重返中國內心掙扎，Alphabet主席：難道我們沒有改善他們生活嗎？

Google在今年八月時，傳出要打造一個符合中國審查標準的搜尋引擎版本，Alphabet主席約翰·軒尼詩（John Hennessy）最近接受《彭博社》專訪時，透露出他內心的疑慮，不確定把帶有審查功能的搜尋引擎帶到中國，會不會是一件好事。

約翰·軒尼詩：必須向部分核心原則妥協

曾擔任過史丹福大學校長的約翰·軒尼詩（John Hennessy），自2004年加入Google董事會，於今年二月接替艾立克‧施密特（Eric Schmidt），擔任Alphabet主席。

執行長桑德爾·皮蔡過去曾多次談起「蜻蜓計畫」，他曾說：「這項計畫仍在很早期的階段，並沒有確定是否真的會推出。」加入內容審查的中國版搜尋引擎，普遍被外界認為與Google的企業核心價值相牴觸，接受《彭博社》專訪時約翰·軒尼詩表示：「我心中一直很掙扎在思考的問題是，即便在某些情況下需要受到限制和審查，我們要給中國一個像樣的搜索引擎、有能力的搜索引擎，而不是一個品質不佳的產品，這樣難道沒有改善他們的生活品質嗎？」

話雖這麼說，卻也難掩約翰·軒尼詩心中的疑慮，他認為中國的規範跟世界上大多數的國家都有所不同，「所有在中國做生意的，都必須向部分的核心價值做出妥協。」

對進入中國有疑慮，但仍相信能創造影響力

時間倒轉到2010年，當時中國政府試圖「限制網路上的言論自由」，Google斷然退出中國市場，八年後，卻傳出Google內部正推行一個叫「蜻蜓（Dragonfly）」的計畫，有意推出配合言論審查的特別版服務，要打造一個符合中國審查標準的搜尋引擎版本，重返中國市場。

約翰·軒尼詩這次的立場，是認為雖然很多時候搜尋服務會面臨限制，但Google因為有能力提供高品質的搜尋服務，可以讓中國用戶因此受惠，這套說法跟執行長桑德爾·皮蔡，先前在《連線》（Wired）雜誌 25 週年峰會上發表的想法類似，當時他說：「在許多領域，Google可以提供比中國現在更好、更優質的資訊。」

在桑德爾·皮蔡心中「品質」就是一大優勢，「在許多領域，Google可以提供比中國現在更好、更優質的資訊。」他以癌症作為一個例子，2016年一名大學生在中國搜尋龍頭百度上，搜尋癌症治療資訊，卻因為找到「假資料」延誤治療而喪命，「這類事件帶給我們沉重壓力，」他補充：「對於進入中國，我認為這要放長遠來看，是個必須認真思考的問題。」

面對用戶資料可能遭到中國當局監控，所引發的人權隱私擔憂，約翰·軒尼詩則認為，這種情況確實應該要擔心，「不過最少要做到讓你的用戶了解這件事情。」他說。

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。

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。」

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。

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。

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。