陳美伶不續任國發會主委,發文感謝新創「讓我看到台灣未來」!由龔明鑫接任
陳美伶不續任國發會主委,發文感謝新創「讓我看到台灣未來」!由龔明鑫接任

15日更新:國發會主委一職,將由政務委員龔明鑫接任。

520總統就職將至,內閣也進行了相對應的總辭與人事異動,國發會主委陳美伶將不再續任。陳美伶也於今(14日)也發布訊息:「剛剛走出院長辦公室,正式被告知520後不再續任。」

接任者據傳是現任行政院政務委員龔明鑫,但對此龔明鑫僅回應:「目前沒有新的進度。」

推動台灣新創品牌「Startup Island TAIWAN」

國發會主委陳美伶上任以來便與台灣新創有密切地接觸,也推動了台灣新創品牌「Startup Island TAIWAN」,以及在疫情期間針對新創紓困的資金投資。

但在5月14日,內閣即將改組的前夕,陳美伶已被告知將不再續任國發會主委,她也發文表示誠摯感謝每一位國發會同仁,以及各方夥伴的支持。

以下為陳美伶訊息全文:

剛剛走出院長辦公室,正式被告知520後不再續任國發會主委!能夠卸下重擔,誠摯的向我最親愛的國發團隊每一位夥伴致謝,我心中充滿著無限的感恩與敬意。

感謝國發團隊全體同仁近一千個日子夙夜匪懈的共同打拼與努力,你們是最棒的公務員,是國家最重要的資產,記得要永遠對工作有熱情、對服務人民有使命感!

感謝包括美國商會、歐洲商會及日本工商會所有朋友的支持,讓白皮書的每項建議可以獲得解決及進展!二年來我們共同完成許多過去許久未能處理的難題!

感謝各工商團體對國發會的鞭策,讓許多陳痾舊案得以透過法規鬆綁迎刄而解,改善投資經營環境!

感謝Startup Island TAIWAN的台灣新創團隊,你們讓我看到台灣的希望與未來,讓我的工作增添活力與生氣!

感謝全國,包括離島(尤其馬祖)的地方創生團隊,你們的聰穎與智慧打造一個個感動故事,讓我俯仰之間充滿熱情及熱血!

未來,我們只是在不同的時空見面,我們的心還是在一起的!

感恩、感謝、感激你們豐富了我在國發會的日子!

美伶姐永遠在這裡
2020.5.14

陳美伶下,龔明鑫上

而未來國發會主委也傳由政務委員龔明鑫接任,但目前龔明鑫並沒有回應,僅向媒體表示有進度會再發布。

龔明鑫於疫情期間,在政府紓困的媒體發表上扮演重要的角色,政府有意將其打造為「紓困版陳時中」,甚至以其名字推出「明鑫請回答1988」致敬經典韓劇「請回答1988」,希望能提升媒體聲量與直播觀看人數。

龔明鑫
外傳龔明鑫有望接任國發會主委一職。
圖/ 行政院新聞傳播處

其他部會首長包含衛福部部長陳時中、經濟部部長沈榮津、交通部部長林佳龍、內政部部長徐國勇等,均有望續留。而文化部部長鄭麗君、科技部部長陳良基將離任。

延伸閱讀:簡立峰×徐瑞廷「後疫情時代」對談:為何你的企業該成立反應部隊?誰該加入?

責任編輯:林美欣

關鍵字: #國發會
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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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