【解密樂天2】打造交易額破三兆日圓、帶企業衝向國際!社長三木谷浩史傳授3招經營困境解套心法
【解密樂天2】打造交易額破三兆日圓、帶企業衝向國際!社長三木谷浩史傳授3招經營困境解套心法

令和時代的日本,社長究竟需要什麼能耐?從樂天集團社長三木谷浩史的身上或許可以找到答案,他也堪稱是日本現今最具代表的企業家之一。

三木谷浩史從一橋大學畢業後進入日本興業銀行,隨後至哈佛大學進修取得MBA,並成立交易總額超過3兆日幣(2020年)的樂天市場,1997年創立,旋即在2000年上市。

這位樂天社長有知名的五大成功精神法,包括: 時時改善日日精進貫徹專業精神假設→執行→驗證→制度化追求最高的顧客滿意度速度!速度!速度! 讓我們一窺他的成功軌跡。

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看見別人尚未發掘的一片藍海

有如二戰後的變革期,現在世界正處於一個非常劇烈變動的時代,不像網路購物是隨著時代慢慢演進,教育等最基本的生活都在這時開始發生根本性的變化,新冠肺炎使工作、會議都已迅速轉為線上,無紙化、無現金化,這些都是過往未曾想像過的情景,但如今已是當今主流,百年一次的變化期正式到來。

樂天銀行
圖/ 樂天銀行

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無論是過去的網路商店或是金融事業、棒球等領域,在樂天決定參與該領域時,經常會收到不可能、這是無謀的行為等各種批評聲,但發現他人尚未看到的機會,這就是特斯拉的馬斯克、亞馬遜的貝佐斯及樂天的三木谷浩史等經營家成功之處。

與全球接軌!將日本社內公用語言改為英文

三木谷浩史在接受訪談時,表示將社內公用語言改為英文,是樂天經營歷史中最重要的一件事。樂天於2010年宣布將公司公用語言改為英文,此舉引發業界熱烈議論,究竟一個位於日本的企業,真的需要將公用語言改為英文嗎?英文化就是國際化嗎?要變成歐美化嗎?

事實上, 樂天是想透過英文,將日本企業文化滲透至全世界 。對多國籍企業而言,想以企業文化團結員工向心力,語言就必須統一。如此一來,無論是日本人、美國人或是法國人等都能夠隨時掌握企業文化。

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圖/ tsyhun via shutterstock

不同於部份企業選擇以英文作為社內語言,多半是想採取歐美企業的治理模式,樂天卻是選擇日本企業文化作為經營基石 ,主要是因為日本企業文化強調的是團隊合作,時常改善也是日本企業文化重要精神 ,這些也是哈佛商學院重要的授課內容。

2015年樂天本社員工平均多益成績已達800分,2018年後已提升平均至830分, 目前有超過來自70個國家的外國籍社員占整體員工約20% ,此比例是2010年前的20倍,新進工程師更有高達7~8成為外國籍社員。

給經營新手的建議:切勿忘記挑戰的精神

對於其他業者面對經營困境,三木谷浩史建議可以從三個思考方向採取對策: 停止、改善及轉換

第一是 停止既存事業 ,轉換到別的事業或是縮小,第二為 探究原因 ,思考是否有可改善之處,第三則是 思考轉換戰場的可能性 ,例如在日本賣得不好,或許是因為不適合日本,但若到其他新興國家或許能做成一個事業?

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圖/ ShutterStock

此外,在進行這三個思考方向時,都必須要有一個共同動作,就是 以整體俯瞰的角度進行評估,直覺及理論並重,反覆的自我論證,自然就能找到答案

觀察三木谷社長的經營策略可發現,將商學院精神及所學貫徹得淋漓盡致,堪稱活的MBA百科大全。雖然有些人認為樂天集團的經營仍偏向社長一人掌舵,但隨著事業體越來越大,樂天也開始將經營理念透過企業文化傳遞給所有員工,期望達到人人具備實業家精神,持續挑戰、開創無限可能的未來。

資料來源:樂天Wikipedia東洋經濟Globe
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #樂天
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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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