我賭上人生!15歲出任金融科技新創執行長——日本天才少年山內奏人
我賭上人生!15歲出任金融科技新創執行長——日本天才少年山內奏人

笑容有些靦腆,打扮與一般高中生無異的18歲日本少年山內奏人,你可能猜不到,甫從高中畢業的他,不僅是位在科技界打滾6年的資深程式設計師,更是率領著金融科技新創One Financial的執行長。

15歲出任新創執行長,16歲募得1億日圓資金

於2016年5月成立的One Financial,是間專注金融科技的新創企業,該公司首款打響名號的產品One Pay,是款針對日本小型商家、企業推出的結帳App。憑藉這款App,不必備有刷卡機,店家只要拿App掃一下顧客的信用卡,就能提供刷卡服務,非常方便。而且沒有基本費用,僅在交易完成後抽取5%手續費。公司也靠著這款App,在A輪融資中成功募得1億日圓(約新台幣2700萬元),這時山內奏人16歲。

然而他的目光放得更遠,山內奏人說,「我賭上了人生,籌集到與我身份資歷不相符的資金,但要進軍全球的話,一億日圓還是太少了。」他的目標是成為像軟銀創辦人孫正義一樣,具有影響力的國際級企業家。

打從12歲起他便投身企業界,以工程師、企業家的身份在身邊全是「長輩」的職場內闖蕩。山內奏人透露,一直以來,他總把每天當作人生最後一天,抱持不留任何遺憾的心態,竭盡全力打拚,才有辦法在小小年紀造就如此不凡的成果。

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為了精進程式語言能力,山內奏人曾在募資網站上籌集ISAK暑期學校的學費。
圖/ moonshot

10歲自學程式,12歲踏入業界成為工程師

6歲時從父親手中收到的二手電腦,為山內奏人開啟一扇通往程式領域的大門。10歲時,他在圖書館與程式語言相遇了,一連串由英數字與數學符號組成的程式碼,深深吸引住他的目光。「它像是一根魔杖,如果我擁有它,就能做出任何喜歡的東西。」山內奏人說。

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山內奏人曾登上TED講台,和聽眾們分享自己學習寫程式的故事。
圖/ TED Youtube

被程式語言魔力擄獲的他,開始研讀館內的程式語言書籍,踏上自學C++的旅程。不過一年時間,11歲時,他便在國際國高中生Ruby程式大賽中,於15歲以下組別中取得最優秀賞的成績,展現出對於寫程式的驚人天分與熱忱。

在比賽中闖出名堂的山內奏人,12歲起便懷抱著對企業家、工程師工作的憧憬,一腳踏進了科技界,輾轉在餐點外送、教育、金融科技等各種不同領域的新創公司內擔任工程師,過程中確立自己的事業方向,在15歲時成立公司,自己擔任執行長,夥同兩位年紀大上一輪的戰友開拓事業。

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山內奏人與金融科技新創One Financial內的夥伴。
圖/ One Financial

著眼大數據商機,收據回饋App一夕爆紅

使山內奏人的事業登上巔峰,讓大眾認識這位天才少年的,則是One Financial去年6月推出的「One」。One是款聚焦大數據的App,使用者只要將消費得到的收據上傳,便可獲得10日圓(約新台幣2.7元)獎勵。

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民眾可透過One上傳收據,獲得10日圓的獎勵金。
圖/ App Store

日本的收據並無法對獎,單純供記帳使用,對許多消費者形同廢紙。但山內奏人從這些廢紙中看見商機,著眼於「價值的非對稱性」,開發出這款向民眾收取消費紀錄的App。

儘管一般民眾毫不稀罕,但對希望獲取顧客消費傾向、喜好,進而擬定行銷、定價策略的企業而言,收據是不可多得的珍貴資料。這位少年企業家指出,當今蔚為風潮的共享經濟,其實也是價值非對稱性的體現,「將對自己價值低的時段租給別人,就這點而言是相同的。」

雖然10日圓看似不多,但One一登錄日本App Store立刻引發熱潮,當天直衝iOS下載榜首,半天時間就擁有10萬名用戶,上傳超過24萬張收據,不過也因為出乎意料的爆紅,令山內奏人意識到若收據上傳的速度維持下去,公司資金很快就會用罄,一度暫停App服務。

山內奏人積極聯繫各家企業,洽談合作與銷售數據分析結果,建立可行的商業模式,將從消費者手中得到數據變現,確保資金來源,同時擴大業務範圍到保單資料、寵物診斷書等多種數據,以及從加油收據等項目有限度開放,並對每個帳號一天內的收據上傳張數進行限制,避免濫開收據賺取獎勵金的情況發生,也較能獲得有用的資料。

數據不只賣給企業,也透過廣告賺錢

除了向其他企業提供分析數據,山內奏人也利用這些資料擬定App內的廣告策略,例如當民眾上傳一張加油收據時,App便會跳出二手車收購服務的廣告,依照消費者習慣差異做針對性的行銷。山內奏人特別指出,因為用戶此時剛收到上傳收據的獎勵,對廣告的接受程度較高,更容易進行點擊。種種措施之下,One順利重返軌道。

在創業初期,山內奏人曾考慮過銷售折價券等更為一般的服務,但最終全部打消念頭,「這樣的業務太普通了。」山內奏人在一次訪問中提到,推出One購買收據服務的初衷之一,便是為一般人創造小確幸,「希望那些購買便利商店便當的朋友們,也能開心地露出笑容。」

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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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