信用卡的時代精神
信用卡的時代精神
2003.12.01 |

信用卡,絕不只是張信用卡!否則1624萬個成年人(20歲以上)的台灣,怎會擁有3159萬張信用卡?但是--你先別緊張,台灣「每個人有1.94張」的數字其實並不算太高,韓國平均國民所得比我們少,但每個韓國人卻持有4.6張信用卡。
如果信用卡只具有「代替現金」的功能,不可能全民皆「雙」卡(或韓式的「五」卡);信用卡的普及和迅速成長,一定有更深刻的理由。
信用卡的發明,是二十世紀的新鮮事,比汽車晚、但比波音噴射客機早,1920年代,美國石油公司首先想到用這種薄如羽翼的卡片來提供老顧客縱橫全國的加油需要。1958年美國運通(American Express)首創以金融機構身分來發行信用卡(也不僅是「買油」了),次年加州的美國商業銀行(Bank of America, BOA)跟進,並把發行範圍擴大到全國,此卡後來(1966~7年)更名為「威士卡」(Visa)。如今,信用卡、汽車和噴射機這三者已成為全球化經濟的新印記,三者的廣告也常常彼此提攜,宛彿系出同門。

**信用卡的社會學意義

**回憶這段歷史,可以得見:信用卡是資本主義發展的先頭部隊,由美國到全世界、由財富階級到尋常百姓,它魅倒眾生的能力,來自社會學的意義要比來自經濟學的多得多。信用卡的第一個社會學涵義,是作為世界資本主義社會公民(citizen)的護照,是你獲得自我意義、他人認可的來源。擁有一張信用卡代表你有一份職業,而這正是個體在資本主義社會裡被信任的起碼門檻,如果你成年而卻沒有一張信用卡,你會覺得和失業者一樣是這社會「多餘」出來的一份子,是個被全社會排除的人,你連起碼的尊嚴都沒有。
信用卡的第二個社會學意義,是置身在地社群的身分認同。在發行初期,信用卡自己就是「身分標籤」,「有沒有卡」就象徵你是不是個成功的人,但一旦卡一變多(感謝銀行業的激烈競爭),信用卡就變成各種「身分標籤」的「載體」(carrier),在持卡人秀出卡片時,用各種不同延伸意義「榮耀」持卡人,它變成一種「雙元符號」--「Visa」、「Master」、「American Express」代表「全球化公民聯盟」,而「玫瑰卡」、「台灣之子卡」、「台灣大學卡」和各種聯名卡,則代表你屬於(belong to)那種群體,或者你不屬於(not belong to)哪種團體(譬如「透明卡」、「迷你卡」,表示著不屬於成年人,也不屬於一般年輕人)的「在地認同聯盟」。
換言之,信用卡讓你感覺「屬於」一個遙遠的全球化社會,而且又能「區別」身邊在地社會裡的他人,它攸關現代人的存在和認同,難怪每個人拼了命要擁有它。由信用卡的故事反推:只要社會所得愈來愈高,這種「既包容又排除」的社會心裡機制,將成為所有商品爭取認同型顧客的律則。
信用卡,說的是「社會分類」的故事,很赤裸、很古典;也很實在與現代。

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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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