華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇
華航罷工有感:他們最怕的,其實你另有更好的選擇

編按:本文原寫於2016年護理師上街頭事件,但近日華航罷工一事成為熱議焦點,筆者感觸亦深。

因為接洽新加坡醫院來台應徵護理師,不斷地宣傳,因緣際會下,有幸認識了台灣的護理諮詢團、工會。從他們努力為醫護人員爭取權益的身影,我也想起先前在工友之家的日子。

工友之家從北京五環外皮村開始,由孫恒、王德志幾位老師一起創立,現已遍佈於中國大陸各大型、中型城市,多半位於郊區。稱他們老師,是出自於我對於他們人生經歷和創辦工友之家的尊重;他們的工作,也包括許多老師和其他幾位老師,其實一開始,就是農民工。

「我們不是一無所有,我們有智慧和雙手」
「勞動創造了這個世界,勞動者最光榮!」

改編自韓國光州事件革命戰歌的「勞動者贊(戰)歌」,是工友之家的精神歌曲。將近20年來,工友之家從每天躲城管、躲公安的街頭走唱團,到打工子弟小學、同心互惠商店、打工博物館、新工人劇團,每年有自己的打工春晚,到成立社會企業。當然,提供最多的服務,還是協助農民工,透過諮詢,瞭解自己在勞資關係裡的權益,進而能夠維護,並且爭取。

缺乏競爭力的企業該被市場淘汰,人才應有更好的舞台

勞工要團結,團結才有力量。其實這些,我都同意。但廿一世紀以來,特別在冷戰結束,共產集團崩潰後,新自由經濟主義氣焰大漲。再加上科技進步,如同國道收費員被ETC取代一樣,只是一例。訴諸於對抗的實質效用,也越來越低。

左翼團體、勞工運動的人永遠不懂,其實資方最害怕、最無法應對的,正是你用他們所相信的那一套來對付他們。

「用腳投票」,是人才,就應該要有更好的舞台。誰讓他們自己的企業無法創造出價值呢?沒有競爭力,就該被市場淘汰,這也是他們自己的信仰。

慣老闆其實不怕你罷工,甚至是跟他拼命,他們最怕的,是你另有更好的選擇。對他們來說,愛幹不幹,餓死的是你,你不幹外面多得是人排隊。但你不會餓死,外面也沒有人在排隊了。人才,都去排在真正能創造價值,並且尊重人才的企業門前了。

「效率」和「公平」並非對立

長此以往,古典的政治學認為左和右就應該是對立的。投射到經濟學上,「效率」和「公平」,就是不可兼得。但身為一個資訊人,身為一個曾經在左派團體和社會企業裡都工作過的MBA畢業生,就不應該這樣看事情。我要說,左和右並非是完全對立的,「效率」和「公平」,透過科技進步和資訊公開,是的,它們也可以兼顧。

所以,開放資訊,讓每個人知道,他們能有更好,更能發揮自己價值的選擇吧!能夠真正創造出價值而非只是血汗壓榨的企業和雇主,才能夠真正讓你發揮出自身的價值。不要再為只會斤斤計較人事成本的慣老闆打工了,勇敢走出去,找到你真正值得的那一份工作吧!

本文由林昶聿授權轉載自其Facebook

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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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