找出AI「真實力」,商業價值無限大
找出AI「真實力」,商業價值無限大

微軟與安永聯合會計師事務所(EY)於今年8月連袂發布、針對兩岸三地116家企業的《大中華區人工智慧成熟度調查》,顯示逾7成企業認為人工智慧是停留在高階管理層面的話題,僅有4%的企業已積極投入該技術到多個流程中,並有能力處理高階任務。而有72%的企業相信,「人工智慧將在5年內對產業產生較大,甚至是重大的影響……。」

無庸置疑,人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)將是企業營運的關鍵科技能力,很多人開始想試試看,還沒有能力試的,也多少想玩玩看。
不過,所謂的AI,到底是什麼?

普羅大眾對AI的印象,從擊敗西洋棋冠軍、IBM的Deep Blue,到戰勝圍棋世界棋王、Google DeepMind開發的AlphaGo等,這些具備強大運算效能及自動學習能力的AI,在棋藝領域陸續超越人類智慧。

除了前述案例,更多的印象,是來自歷年電影裡鮮活有個性的機器人,看似無生命的機器或個體,卻能自己獨立思考、學習,並在功能表現上持續進化。諸如《2001太空漫遊》裡控制飛船的電腦,《魔鬼終結者》的T800,甚或《雲端情人》裡沒有形體的珊曼莎——一個擁有自我人格意識、可以發展感情的AI系統。

無論現實世界或想像中,AI對人類帶來的威脅有增無減,而今年股價曾暴漲4倍的電動車龍頭Tesla,其創辦人馬斯克(Elon Musk)曾言:「未來的AI,會讓很多工作變得沒有意義,或許人類的最後一份工作,會是撰寫AI軟體,但最後AI會直接取而代之,自己寫自己的軟體。」

BUSINESS INTELLIGENCE
若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。
圖/ pixabay

超越人類,AI能否「真情流露」、增進服務體驗?

當科技持續進步,例行庶務類、勞力投入、欠缺創造性的工作會逐步被機器取代。將來AI技術的最大挑戰,仍在於如何觸動人心的那分溫暖。

說實話,現階段AI的商業應用,要完全做到「真情流露」,並非那麼容易,但若只是模仿人類語氣、在基礎互動中完成交辦業務,倒也沒這麼難。

從AI基礎應用談起,包括語音轉文字、自然語意分析(NLP)、機器學習、光學字元辨識(OCR)、聲紋辨識、數據分析及行銷決策系統等,由演算法構築而成的「智慧」技術比比皆是。更重要的是:如何將這些技術應用帶到商業活動裡,協助流程優化、提升客戶體驗?

關鍵在以商業智慧(Business Intelligence, BI)為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡,包含AI行銷溝通、授信審核、資訊安全管控及客戶服務等。

以FinTech(金融科技)領域為例,國際間,早已有多家銀行採用智慧客服機器人,代替行員回覆客戶詢問,或是運用聲紋辨識、核實客戶身分。

資產管理公司(俗稱催收公司)更運用AI技術,以催收機器人致電債權人,替銀行催收帳款、降低人力成本。機器人更可依據客戶回應,語音辨識後進一步對話,亦可適當調整為更強硬或溫和一些的口吻。

保險業則可運用AI影像識別,辨識車禍發生的真實性,同時搭配衛星定位系統(GPS)移動軌跡,釐清肇事責任,綜合評估理賠與否。

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如何讓AI應用在商業活動上發揮實力?關鍵是以商業智慧為核心,從創造商業價值的角度思考,落實到客戶體驗的各個環節裡。
圖/ needpix

解決商業痛點,擺脫「虛晃一招」

近幾年,金融機構在法令遵循、風險管理等領域,投入的人力成本逐年攀升,RegTech(法遵科技)也成顯學。

如「智慧法遵分析」需求,建立法規整合資料庫,AI自動撈取監管機關或政府機構發布的法令規章,透過語意分析技術,比對金融機構的內部規範,提出調整與更新建議,降低法遵人力負擔。

像是法遵科技新創Corlytics,能做到自動法規分類,找出與客戶業務相關的遵循法規、監管機關的公告,並運用大數據建立客戶當前或未來的監管風險模型,提醒企業合規、提供法遵的計畫建議,大幅降低法遵成本。

未來更進一步應用發展,或許還能由AI系統直接解讀商業活動、提出法遵建議,即時判斷「規畫中的專案業務是否合規?已上線的產品或活動是否需要因應調整?」

若沒有充分考量商業價值及目的,所謂的AI應用,可能只是虛晃一招,不一定能徹底解決商業問題。舉例來說,現今OCR辨識成功率高達97~99%,但這是就字數而言,每100個字,可辨識出97~99個字。實際應用上,更重要的命題在於:身分認證的證件比對時,每100件申請案裡,系統正確辨識成功率有多少?

能解決真正痛點、有效地執行,才是贏家;在將來的世界,AI的發展,勢必要將基礎技術與商業智慧結合,才能創造商業價值。企業追著消費需求跑的時代已經過去,要利用AI從數據當中抓住顧客體驗,最終目標是提供超乎客戶期待的服務——客戶智慧(Customer Intelligence)。

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》 《專家觀點》

責任編輯:張庭銉

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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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