入口式思維  隨機式周延
入口式思維 隨機式周延
2004.05.15 |

不再有任何主義,或思想,或觀念能夠持續掌控,或唯我獨尊地主導這個時代了。接下來,其實不算是接下來,應該說是「現在」,唯一能主導或理解或改造顛覆這個當代的是「思維方式」。思維方式,是一種自主性的獨立連結與資訊抓取。它具備有流程意義,卻不具有固著的邏輯性;它具備有暫時性結論意義,也同時具有隨時隨機的不成立性。只要懂得運用條理分明,層次相容,邏輯僅供結構參考的思維方式思考、思辯、結論、衍申……世界便能被顛覆。

**強勢1:思維的聯集力

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當代,哪一種思維方式能發揮比思想或信念更強大的力量呢?入口網站式思維方式。
什麼是入口網站式思維方式?在談「入口網站式思維方式」之前,必須先了解什麼是入口網站,不過這問題實在過於簡單,只要上任何一個入口網站如雅虎、新浪網、蕃薯藤……看到宛如菜單或目錄式的平台式門面,便能輕易理解。
入口網站式思維的強勢之處在哪裡?第一個強勢之處在於那張菜單那張目錄:上面一覽無遺地陳列了各種全然獨立不互相交集的分門與別類。這種思維在開始啟動之初的重點便在此。
入口網站展現了攤開所有的單項資源提示的能力,絕非枝微末節的雜亂堆砌,而是清楚的條列與並列。反之,若是腦中資源與知識不足,或條列抓取的速度不夠,或是同步陳列的反應能力缺乏,那表示連展開入口網站式思維的資格都不足。簡單來說,這類強勢能力在於思維的聯集力。

**強勢2:思維的交集力

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第二個強勢之處在於思維的交集力。當宛若資訊知識的清單在腦海中展開時,你可以單項搜尋深入,也可以丟入兩個變數思考,也可以加入常數或更多變數進入聯合或連結的層次。若是菜單豐富,連結力強,能產生的可能性與發展性將更驚人。
入口網站式思考的強勢不在於出人意表的深入性結論,而在於難以預料的變動性,以及平行移動的延展、快速、多樣、異變、並列。
但最有趣的是,入口網站式思維的背後有一個獨特的核心:隨機而且周延。這與任何性別取向的思維無關,因為入口網站式思考既需要理性的鋪陳,也需要感性的鋪張;既需要陽性的果斷專注,也需要陰性的包容綿延;既需要男性的偏執也需要女性的偏執。入口網站式的思維方式是當代超越性別,又對性別優勢兼容並蓄的卓越思維方式,值得當代女性運用,值得當代男性運用。

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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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