敢約CEO吃午餐嗎?Intel台灣總經理:一對一效率更好,但要先做到這三點
敢約CEO吃午餐嗎?Intel台灣總經理:一對一效率更好,但要先做到這三點

午餐時段,總經理加入你和同事的飯局,會不會令你感到驚訝,甚至有點「坐立難安」?

但是當驚訝的表情,出現在新同事臉上時,英特爾(Intel)台灣分公司總經理劉景慈卻反問,「難道別的公司中午時間遇到總經理,不能直接約他吃午餐嗎?」對在英特爾服務逾 24 年的他來說,與任何層級的員工一對一互動,是再自然不過的事。

30% 時間花在一對一會議,直接溝通成效最好

劉景慈解釋,在英特爾因為跨部門、技術領域的專案繁多,主管的行事曆隨時開放,任何人都能預約,他自己也會找一線工程師一對一開會,關心計畫執行狀況。有新點子,他也會聯繫國外的副總一對一討論,「英特爾的經理人,平均花近 30% 的時間在一對一會議上。」

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒也分享,自己剛進英特爾時,原本不習慣什麼都要一對一會議的文化,但透過同仁及主管的頻繁面談,他發現,比起以往公司,性質相似的專案,英特爾推進速度更快。因為以前計畫碰壁,向上求助,主管也不一定能解決你專業領域的問題;但在鼓勵一對一的環境下,你可以直接找相關專家諮詢。

能有這樣的風氣,劉景慈指出,關鍵在於主管能不能打造具心理安全感(psychological safety)的環境,當員工表達自我時,不必擔心會對個人形象或職級帶來負面影響,才會願意溝通。劉景慈說,打造心理安全環境的3個關鍵是真誠(authentic)、承諾(commit)以及謙卑(humble)

一對一「遊說」爭取認同,快速推展新計畫

劉景慈分析,通常團隊成員對新計畫的接納態度,呈常態分布(normal distribution),這時發起人只要尋求 30% 關鍵成員的支持便能啟動,其他團隊成員自然會跟上。

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圖/ 經理人月刊 第191期

面談中聽到的需求,立即化為行動

劉景慈分享,曾經他注意到一名員工的出缺勤異常,就在面談時提起。細問之下,對方向他傾訴有家人生病,使他心力交瘁,無法兼顧工作。劉景慈得知後,請公司幫他添購設備,讓他在家上班。

所謂承諾,劉景慈攤開自己密密麻麻的記事本,上面都是答應要協助員工的事。劉景慈說道,主管除了一再表達幫忙員工的意願,也要拿出行動力,說好的資源想辦法討,要牽線的人才,趕快發信聯絡。

劉景慈分享,曾有部屬面談時,透露自己想去國外闖闖、增加歷練,「當時我第一個念頭是,他要離開我的團隊!」但他後來想想,拓展視野是好事,所以跟部屬協商先留下,他幫忙安排去國外的機會,最後讓部屬去美國英特爾,加入負責 ChromeBook 的團隊。現在那位員工碰到跟外部廠商的合作狀況,都還是會找劉景慈討論。

謙卑,則是把員工當作專家

謝承儒分享,英特爾內部有個「 employee recognition 」的獎勵系統,當員工想稱讚同仁時,可透過該系統寫信傳達感激之情。系統除了發放點數獎金,也會寄副本給部門主管。謝承儒有次透過系統,得知某員工在專案中扛下多項重任,獲其他員工感謝。面談時就向對方請教,如何獨完成這些工作,表揚之餘也督促自己學習。

疫情以來多數會議改由視訊,謝承儒提到,視訊較難營造與員工深談的氛圍。謝承儒的解法是提高頻率,像半小時的面談,就分成兩次 15 分鐘。謝承儒指出,面對面時,單次時間愈長,愈容易聊得深入,但視訊反而要透過次數來建立習慣,拉近距離。

在分工精細、變動迅速的科技產業,一個專案會牽涉到各種專業,劉景慈說,主管不可能用命令的方式管理團隊,將頻繁一對一溝通的文化落實,公司才能維持彈性與速度。

本文轉載自:經理人月刊
責任編輯:錢玉紘

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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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