準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?
準不準時都要估!預估工時的意義究竟在哪?

看到PTT Soft_Job板上有人問了一個問題,作者公司的開發方法是瀑布式,但是由於規格常常變動(據說原因是「加入了敏捷的迭代想法」),所以專案預估的時程也很不準,所以作者心中浮起了一個疑惑:預估工時的意義是什麼?

[請益] 預估工時的意義在哪?

姑且先不戰這瀑布融合敏捷迭代的說法,來以PM的角度來討論為什麼要預估工時,還有為什麼我覺得即使估不準也要估。

為什麼要預估工時?

我平常最常使用的App,除了通訊、社交App以外,最常用的是「台北等公車」,這個App功能很簡單,能讓你知道你在等的公車現在在哪一站、還有多久會到你現在在等的這一站,以及多久之後會到某個目的站牌。

我非常依賴這個App,因為它讓我能評估什麼時候出門、什麼時候到,並預估後續的時程。

這跟預估工時有什麼關係呢?為什麼要預估工時?

我認為最重要的目的,就是藉由「同步各方預期」,成為「溝通與協作的基礎」。

「軟體功能開發」這件事,不是功能開完就能開發,開發完了就可以賣了,你必須與其他部門協作,而這協作常常是有先後順序與相依性的。在開發的一開始,PM提出需求,設計師需要提供設計圖檔,工程師需要設計技術架構,接著寫程式,測試人員需要排定測試時間,行銷需要規劃上市活動,業務需要規劃推銷計畫等等,如果沒有一個對時程的預估,並與各方同步,各方資源怎麼知道該什麼時候投入,彼此如何協作?

若沒有同步各方預期,可能一個要做三個月的功能,業務覺得這很簡單,跟客人說一個月就能交,行銷可能猜測要四個月,先把行銷資源調到其他產品上,或是等到功能快完成時,PM才去要後續行銷以及業務資源,如果臨時要不到怎麼辦?

文中的RD可能會說,但是規格一直變,時程也會一直改變,估不準如何協作?不,就是因為有變動,才要估計,才能協作。

因為只有開始時有了估計,在delay時才能評估跟原本計畫的「差距」,進而準確調整計畫。

就好像公車到站時間App,可以讓我知道到站時間,我就可以評估我什麼時候要出門──公車還有半小時,我可以慢慢來;公車快到了,我趕快出門不要滑手機了,我也可以知道什麼時候可以抵達目的地,如果看起來會來不及,也可以提早決定搭計程車,或是先打個電話跟對方說一聲。

在專案上,如果你知道開發還有三個月才會完成,行銷資源就可以先專注在其他產品上;如果你看到某一個人的時間分配看起來會是專案瓶頸,或功能在他身上要花最多時間,我會提早分配其他資源協助;當計畫有變,我看到預估和實際的差距,就會趕緊啟動應變計畫(談範疇、砍功能、橋資源、排beta版、調整開發測試順序等等),我會知道若我要維持原本的協作計畫,需要縮短多少時間,也會知道如果萬一真的無法縮短,對應的各部門要延後多久投入資源,我的溝通與談判要建立在什麼樣的新schedule上。這就是文中提到的 「甘特圖」 的價值。

而且這估計結果等於是將「勞力」以時間的方式具體化了,也更能估成本、比較功能規模、排優先順序,也能累積、傳承在其他專案上──PM記得類似的功能之前估計多久,對於新專案、新功能的scope就會越來越有理解,更知道要如何跟客人談判﹑收錢。

如果時程估不準,是否還有價值?

我認為 「估計schedule」本身就有價值。 因為估計schedule的過程,就是在逼你把事情想清楚。要能估計時程,總該從頭到尾想清楚要做什麼事情、各要花多少時間吧?越厲害的RD,能想得越周到,對於可能遇到的問題也會多抓一些時間做緩衝,他們估的時間就越準。

所以這本身也是一種練習,幫助RD/PM把事情想清楚,當時程不如預期時,也能知道自己哪邊沒想清楚,就像讀書考試一樣,如果只有讀書,沒有考試,很難知道自己是不是真的懂了,還是只是看過去,沒有融會貫通。

考試答案有錯,就像schedule不準一樣,能幫助我們看到盲點, 可以注意到那邊是容易被忽略、高風險的地方,下次會記得不踩到,如果沒有「超過預期要delay了」的震撼,很難知道這邊其實是風險所在,幾次下來,之後在做規劃時就能思考得更周全。所以說——

重要的不是schedule有多準,而是「它為什麼不準」,我忽略了什麼,「下次如何讓它更準」。

這也是一種成長思維吧?

另外,如果時程估不準的原因,是因為老闆或客戶一直改規格,反而這樣才更要估時程。做為PM,老闆壓時間時,就能把功能以及所需時間攤開,問他要捨哪一項,或老闆真的要硬壓加班時,知道要加多少班,也可以跟客戶說明,根據預估,若改這個功能,會delay幾天,要多收多少錢。

估時程還有一個好處,我覺得是心理層面的,就是我預估schedule時,都是請RD自己評估,這有種「承諾」的味道,自己估出去的schedule,像是自己的承諾,會盡量逼自己想清楚,也會努力去達到目標,或是眼看著目標無法達成,也會先舉手示警,可以讓PM啟動後續的應變計畫。

總之,估計時程有幾個好處:

  1. 藉由時程估計,同步各方預期,啟動協作
  2. 藉由時程估計,在面對變動或不如預期時,幫助評估影響,並提早啟動應變計畫
  3. 藉由估時程的過程,把專案想清楚,要做的事情拆細,減少不確定性
  4. 藉由檢討實際時程以及預估時程的差別,幫助自己辨識盲點,在未來規劃時想得更清楚
  5. 藉由估時程,把勞力投入具體化,就能估成本、收錢、排優先順序,而且可以延伸到類似功能,累積專案評估經驗並傳承

其實我認為問「為什麼要預估工時」,跟「為什麼要做計畫」一樣,如果預估會不準,應該要去檢討不準的原因、如何改善,而不是乾脆就不估了;如果知道計畫總是沒有照規劃的執行,應該是要去檢討為什麼,而不是不做計畫,直接放棄治療。

但是當然「老闆硬壓時程」這件事不在這篇文章「估時程」的討論範圍內。不過如前面提到的,我面對老闆硬壓時程的應對,也是會估「合理時程」給老闆參考,若老闆還是堅持,就問他要砍什麼功能,如果連功能也不給砍,到時候他壓的時間真的做不出來,至少不是RD/PM的鍋,他就會慢慢學到他的要求真的不合理。

本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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