上海與北京中國進步與守舊的縮影
上海與北京中國進步與守舊的縮影
2004.06.01 | 技能

如果是純粹為了放鬆的旅行,我並不推薦中國,」張國進到中國旅遊的經驗其實並不愉快,買東西要殺價才是常態,還要防範騙徒對觀光客下手,到了自然風景區卻看到垃圾滿地。張國進建議要看美麗的大自然到其他國家,然而上海與北京的城市風景,卻是每個工作者都應該去看看的。

**上海印象: 舊東西還未淘汰,新產品早已流通

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上海已具國際型大都市的架勢,許多國家的外派精英都聚集在此,讓它成為觀察中國進步程度最好的窗口。2001到2002年,張國進在上海住了兩年,他對硬體建設飛快的上海有很深刻的體會──上海僅花了短短一年多的時間,就建設好輕軌列車的捷運系統;原來擁有一大片稻田的浦東,現在也已經是大廈林立的都會區。上海的城市設計也具備世界級的格局,比起美國的大城市毫不遜色。
上海呈現的是中國經濟繁榮的一面。在這個新舊併存的城市,轉過巨大的高樓後,仍可見到一大片舊式建築;走在街道上,許多人仍然使用B.B.Call、打公共電話,而拿著手機邊走邊講的人也不少。從上海各種通訊產品併存的現象來看,張國進分析,比起台灣漸進式的進步,上海擁有的是高速的創新,舊的東西甚至還來不及淘汰,新的產品就已經在市面上流通了。
張國進認為,上海除了城市硬體飛躍性的進步,在引進新觀念及想法上,眼光也望向世界最頂級的水準。像台灣某證券商想與上海證交所合作,卻吃了閉門羹,因為對方想學習的,是美國股市的制度。「人家眼光看的是紐約、東京或巴黎,」張國進感嘆,了解對方已經進步到什麼程度,就知道台北更要加緊努力。
上海人也自認是中國最優秀的人才。身為長江流域總吞吐口的上海,近年來與世界各國菁英的頻繁接觸,也讓上海人有了自信。張國進觀察到,現在上海人幾乎認定香港已是明日黃花,沒什麼了不起,而對台北更是不放在眼裡。「除了真正有本事的人,否則到上海發展會很辛苦。」張國進說。

**北京印象: 沾染古蹟氣息,城市步調保守壓抑

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離開經濟繁榮的上海到北京,讓人感覺彷佛到了不同的國度。「人走路和說話的速度明顯變慢了,」比起上海人的意氣風發與活潑的精神,中國首都──北京卻彷彿沾染了紫禁城的古蹟氣息。這個中國傳統「天子腳下」的首善之區,給人一種謹慎小心的感覺,「哈哈,或許是北京公安特別多的關係吧!」張國進笑說,相對於上海,北京飄散出中國保守、壓抑的性格。
張國進對如何觀察人文風景有一套方法。他認為旅行者很容易被辨識,當地人可能因此而對旅者特別禮遇,旅者得到的往往是這個地方最正面的印象。因此,張國進每到一個地方,總是喜歡一個人出去走走,觀察一個城市的建築形式、街道分布的型態,觀察當地人彼此交談的方式、話題,如此對一個城市就能有較客觀的了解。「北京人多談政治,而上海人則是滿嘴經濟,」張國進觀察到。
「我是學數學的,很缺乏感性,」張國進自嘲說,雖然工作是網路旅行社總經理,但是他對美景的關注並不多。55年次的他,截至目前為止仍然沒有擁有過任何一台照相機,他覺得美景世界各地都有,每個人的感受也大不相同。但張國進強調,不管個人政治立場如何,未來台灣工作者都會和中國產生相當的關聯,上海與北京應是每位工作者一定要造訪的城市。

姓名:張國進
職稱:錸捷旅遊網總經理
年齡:38歲
下一個想去的地方:日本北海道
對旅行的感動:開拓自己的視野
旅行的伴侶:自己
旅行頻率:大約每年一次

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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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