「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」
「開除」與「用人」的準則,藏在得與失之間的「細節魔鬼」

在我眾多斜槓的工作中,有一個特別的項目就是「教書」。

有時候我會在大型企業做人員培訓,也到過政府單位或大學進行演講。然而我是怎麼開啟這項業務的呢?猶記得十多年前,才20出頭歲的我,因為當時有個機構邀請我老闆去教書,但老闆因為假日要陪小孩不太想去,於是就叫我去代課。或許教的還不錯,於是就這麼教著教著,竟已教了超過十年。

發自內心細膩的體貼,就是最特別的亮點

而我的教書旅程,也好像是張未知目的地的旅行機票。因為教書,曾讓我飛過上海、廣州,金門,台灣從北到南,遠至屏東花蓮都曾到訪過,有一番滋味。某次上課的時候,我遇到了一個學生給我的印象特別深刻。

那個孩子站在人群中排著隊,等候前面的人問完我問題才出聲。別人問問題時他也在旁靜聽,手中同時記著筆記。輪到他發問的時候有禮貌的把想問的題目條列式的給我說了一番,讓我容易一條一條回答。我要走的時候他說:「老師,您剛剛用自己的帳號登入教室的電腦,我替您登出吧。」這個動作給我很深的印象,雖說我的公眾信箱裡頭也沒甚麼見不得人的東西不怕人看,但這個小朋友細膩的「體貼」,其實就是一個少見的「差異化」。

另外有一個經驗是這樣的,某次我陪幾個醫師朋友南下去演講,因為他們是搭計程車前往,而我是開車去的,因此回程大夥全上了我的車回台北,當大家討論著要去哪吃飯,其中一位醫師就貌似自然地說:「到江子翠去找吃的吧。」我當下聽起來怪:「江子翠哪有甚麼好吃的?怎麼會想去這裡?」。而且他們幾個都住台北市,只有我住江子翠,我大可以走高速公路先把他們丟回市區再自己開車回家,後來才知道他是「體貼」不讓我一個女生最後自己開車回家,於是直接在我家附近找飯館,他們再自己回去的心意。

我覺得「體貼」是一種很微妙的行為,出自於一種「疼愛」,是以對方為中心的思考基礎下而產生的。在過程中,不去強求自己的動作非要讓對方看懂,只要是「為對方好就好」的心意,雖然淡淡的,但感動的記憶卻能存留很久很久。

shutterstock_401030089_nice people
發自內心為人著想,融在血液裡的良善,就會讓人閃閃發光。
圖/ gpointstudio via shutterstock

隱晦的「小聰明」就像未爆彈,遠離是唯一解方

這其實也適用於職場的用人原則,雖然我沒有自己開業當老闆,但還是偶有面試助理或帶領一些年幼夥伴的職務。一直以來我都算是個頗仁慈的老闆、雖然要求很嚴格,但對伙伴們也向來都是提攜、成全、不藏私。但前幾年我曾fire掉一個夥伴,坦白說這個孩子是我歷任助手中相對聰明,學歷、語言也都優秀。我很花心思的栽培她,甚至把我某一個項目的收入提撥一部分出來,讓她跟著我去接下一份原本並沒有她位置的工作。

但是「聰明」並沒有保住她的飯碗,在某幾次的專案中,那孩子用了撒嬌政策,向我的客戶討要了一個沒有事先跟我商量的「特權」,爾後當我知道了那件事情,她給我的回應居然是「客戶都已經同意了呀,我何必那麼在意」的態度,這實在不是個太可愛的記憶。

而最終她所「討要到的特權」並沒有保住她的位置,在幾次無法配合交辦任務的事件後,我們終止了與她的合作。這樣看來,我很無情嗎?或許會有人這樣認為,但是對於我或品牌而言,「隱晦」都是個麻煩的大忌,這有可能衍生的是「八卦」,是我將因為未知而無法適時掌控的「危機」,這是個黑暗。當我沒有辦法改變這個情況的時候,遠離就是唯一的解法。(推薦閱讀:給CEO的5個教訓:不開除人是讓公司毀滅的好方法

設身處地為人著想,不怕沒有發展的舞台

其實這幾個例子都是滿小的事,但卻衍生出完全不同的結果。當我們多替別人想一點,多問一句,或是設身處地的替人著想的時候,可以創造的是被記住的機會、接案的機會、或是一份新的工作。

當這個世界上人人都只想到自己的時候,你因為「捨己」而成為一個「奇特的亮點」。那份光芒並不是來自於你長得特別帥,外語說得特別好,而是融在血液裡的良善,你就會閃閃發光。

聖經裡有段故事是這樣的:「在最小的事上忠心的人,在很多事上也忠心;在最小的事上不義的人,在很多事上也不義。」於是主人稱讚那又良善又忠心的僕人,並且把許多產業都派給那僕人管理,並且讓他進來享受你主人的快樂!』

很可愛的,在某次我接手一個國際論壇的主持工作,因著自己的外語不好而有些自卑,但當下我的小夥伴跟我說「沒關係,以你的檔次都會直接有翻譯協助你,不用難過自己英文不好。」你說說看:這樣的人,怎麼會沒有舞台?

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓