贏的策略,就是永遠維持創業精神
贏的策略,就是永遠維持創業精神
2003.07.15 | 人物

科技產業下一個大幅度成長,將來自結合資訊科技和家電功能的新型消費產品,在這個歷史轉折點,贏家會是動作最快的品牌商。資訊科技和家電產業有很大的差距,就研發效率來說,傳統家電產業的研發循環是2年,資訊科技產業則是6個月,在通路方面,美國家電通路要求35%的毛利率,資訊通路給它5%的毛利就願意賣了。想要搶進新型消費產品戰場,門檻相當高,品牌商需要擁有國際知名度、資金、研發技術、通路優勢等等,沒有這些條件別想進來玩。

**讓每個員工都有企業家精神

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然而就另一個方面來說,符合上述條件的公司,必定在各個領域深耕已久,很難像從零開始的新創業公司,沒有包袱、想做什麼就做什麼。優派雖然處於同樣的尷尬位置,但是我們把自己定位為「有10億營收的新創業公司 (1 billion start up company)」,維持行動力和競爭力,避免本位主義和官僚主義的想法,不能在顯示器領域領先了之後,動作就慢下來。
關鍵就是,讓每個員工都有企業家精神。
保持創業精神不是喊一喊就能輕鬆做到,必須是在公司內部培養許多創業家,由下而上賦予企業源源不絕的活力。我們的作法是,鼓勵大家多多做腦力激盪,同時也給予員工多方接觸業務的機會。我自己就常在會議裡提出一些想法,就常常被地區主管否決,我也覺得很好,因為這中間就有討論空間出來。

**不止了解片面還得全盤掌握

**再以優派新產品開發程序為例,並非統一由美國總部的產品部門發動,區域部門也可以就市場觀察、消費者回饋來提出產品開發的想法。一旦區域提出新產品構想,總部只會評估兩件事:新產品的銷售回收可以和研發投資打平嗎?新產品和優派的品牌形象符合嗎?如果答案都是肯定的,而且區域部門願意扛起責任,擔保新品銷售利潤能達到公司要求,我們就會毫不遲疑去做。
這麼做的好處,就是經由充分授權的過程,訓練區域主管養成企業家精神,無論從產品發想端,到消費市場端都能獨當一面,而不是像很多外商公司的作法,總公司、區域單位、地區單位各自劃清界限,區域業務行銷只等著拿總公司指示,拿著分派產品去規劃預算、擬定市場策略,我們會要求,就算你只是一個行銷人員,也必須對面板技術、價格的變動,有一定的掌握,而不是只了解十分片面的專業。
有本事在新消費產品市場成功卡位的品牌商,不止要看到趨勢,還要有能力開發出來。今日的科技產業,各種技術早已高度商品化,想要什麼技術都買得到,對品牌商來說,我認為比較好的策略是和技術源頭緊密結合,例如在軟體研發方面的微軟,硬體研發的英特爾,至於製造端就交給台灣廠商,建立一個高度向外連結的經營模式。品牌商得學會利用外界資源,以更低的成本、更快的速度,提供消費者更好的功能、更多的產品選擇。

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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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