陳良基、楊應超「應對危機」對談:疫情下,企業該如何提升韌性?
陳良基、楊應超「應對危機」對談:疫情下,企業該如何提升韌性?

台灣正陷入新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)爆發一年多來最嚴重的疫情風暴。非常時期,所有企業都被迫面臨在危機中尋找轉機與生機的難題。
《數位時代》邀請前科技部部長陳良基、科克蘭資本董事長楊應超兩人交換觀點,探討疫情下企業該如何提升韌性(resilience)?疫後的「高價值企業」應該具備哪些特點?

Q:經歷疫情衝擊,所有企業都感受到「韌性」的重要性,有什麼方法協助企業應對未知的明天?

陳良基(以下簡稱陳): 簡單來說,要增加韌性,就要重視R&D,這其中有兩個意義,一個是大家比較知道的「研發(Research & Development)」;一個則是投入資源在Redundancy(冗餘)和Diversity(多元性)。

Redundancy的意思是,在現有資源和架構的投入之外,預留一部分讓企業在出狀況時還有另一個計畫。 這也可以用80/20法則來解釋:80%的資源放在現有的產品與組織服務上,20%的心力放在未來面對的挑戰、機會,或是看不到的危機。說不定有一天,現在投入的20%,能成為未來80%的營收。

Diversity就是多元性。企業當然要專注本業,但想像一下,前面一片黑暗的時候,想穿越黑暗,你要找一些人去點燈,也許沒辦法照得很遠,但是至少可以看清某些方向,點的燈愈多,就看得到愈多死路,以及更多可以嘗試的路徑。

楊應超(以下簡稱楊): 韌性讓我想到的第一件事情就是壓力測試。金融海嘯之後,美國的銀行都要做壓力測試,去試驗萬一發生了什麼事,銀行會不會倒?萬一股市崩跌、萬一升息會⋯⋯有很多情境,韌性就是當發生這些,你能不能撐過去。

企業一定要做壓力測試 ,如果沒有備用方案、韌性不夠,可能一下子就垮台。從財務的角度來看,一定要看現金流,不能光看EPS(每股稅後純益),EPS好、但周轉不靈,所有錢都在應收帳款上,那就麻煩了。

所以多元化是必須的,企業的客戶、地點、生產基地、產品都要分散,想得遠一點、多想幾步,才能應付任何不同的狀況。

陳良基
前科技部長陳良基為科技部成立以來任期最久的部長,曾任台灣大學副校長、台大系統晶片中心創立者,現為台大電機系講座教授。
圖/ 侯俊偉攝影

Q:「高價值企業」應該具備哪些特點?

楊:市值要夠大、一定要成長、產品要是第1名或第2名。

市值絕對是最重要的,市值夠大,代表在資本市場受到認可,也代表一定是產品、市占率、毛利都有不錯的表現。

第二則是成長率,我是電機系畢業的,那時候畢業生的夢幻公司是AT&T、IBM跟Motorola,現在的情況完全不同。所以大也沒有用,一定要有成長性。

第三就是一定要有很棒的產品,就像奇異(GE)前執行長傑克·威爾許(Jack Welch)的概念,不管做什麼,一定要做到產業的第1或第2名,不然就不用玩了。只有這樣,才有可能做到最大。

**陳:**從技術開發的角度來看,我認為高價值企業有3個重點:市值、市占率與成長率。

市值代表了企業提供服務的規模,規模愈大,代表企業的產品與服務是有用的;市占率代表企業在市場裡的地位;成長率則是企業是否能夠與時俱進,隨著時間做適當的調整。若在這3層面都有很好表現,我認為就是相當不錯的高價值企業。

楊應超
科克蘭資本董事長楊應超曾在高盛、花旗等多家知名投資銀行擔任分析師,多次被《金融時報》、《機構投資者》等評選為第一名分析師。
圖/ 侯俊偉攝影

Q:地緣政治或中美貿易戰等牽涉全球戰略布局的議題,台灣企業如何面對?

陳: 台灣自然資源少,但是放眼全球科技產業,地位絕對不算小。雖然是小國家,但戰略應該有大思維,我認為關鍵在於3部曲:找夥伴、打群架、結交盟主。

企業應該在供應鏈上找到一群夥伴來打群架,共同創新、共享成本、共創價值。台灣自行車產業在2000年初期喊出的「A Team」,就是一個很好的例子,幾家自行車廠共同研發齒輪、元件,讓台灣變成高價的自行車王國。

結交、預判未來的盟主也很重要,如果進到供應鏈只是亂槍打鳥,很容易變成價格競爭。台灣應該每年派一些年輕人去參與國際重要的新創發展,因為這些新創公司可能在幾年內,就變成世界重要產業的主導者。如果沒有連結,搶單就是靠價格;如果夥伴關係在早期就建立好,甚至有些點子是台灣人貢獻的,在發展過程中就有機會變成關鍵夥伴。

台灣雖然小,但不要把自己看小了,我們要做的一定是全世界的生意,只要卡住重要的關鍵,就不小了,也能夠在大國的夾縫中找到出路。

楊: 每次有人問我「小國」的問題,我都會回答:去看新加坡、以色列、荷蘭、瑞士,甚至是香港,有很多小國家都能夠讓我們好好借鏡。

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圖/ Rawpixel.com via Shutterstock

但台灣人的英文絕對要加強,剛剛提到的國家,都是人民英文很流利的國家。台灣雖然已經在推雙語制,但跟英文流利還有一段距離,尤其是矽谷的資訊或知識,講難聽一點,就算不創新,學過來都不是壞事。台灣人很勤勞,只要英文加強一點,對做生意、吸收知識都有很大幫助。

Q:不管是高價值企業或是其他企業,未來在人才面上應該做哪些準備?

陳: 可以分成短期、長期來看。短期來說,企業可以多聘請一些人文背景的人才,科技發展固然需要技術,但是人文社會科學的思考方法,對於與人相關的科技來說非常重要。 台灣在這方面還不夠,應該要更多元地接納人才。

長期來看,應該思考台灣到底有沒有足夠的人才。台灣的高等教育體系裡,有120萬個年輕人,他們是未來的主力,卻沒有人關心他們在學什麼、做什麼、想什麼?

如果這些人培養出來,沒辦法符合台灣未來產業、經濟的需要,企業再怎麼努力都沒用。除非我們開放國際人才的聘用,不然人才一定不足以支持台灣企業的需求,那有什麼永續可言?我們現在沒有浪費任何一個人才的本錢了,企業在經營的時候也一樣,適當培養好不容易獲得的員工,才能永續發展、創新、抓住機會。

楊: 從人才的角度,我分享一個故事。有一天我下班時,突然發現全公司講的都是上海話,台灣人才面臨的競爭已經是全球性的,一定要更努力才行。 另外,在企業面來看,很現實的就是低薪問題,薪水低就留不住好人才,我們需要更多像台積電這種願意砸重金留住台灣人才的企業。

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陳良基(左)與楊應超(右)認為,高價值企業需在市值與成長率上證明自己,市值代表資本市場的認可,成長率則是與時俱進的證明。
圖/ 侯俊偉攝影

Q:展望未來,有什麼特別需要注意的關鍵字?

楊: 我認為還是IoT(物聯網)、Robotics(機器人技術)、無人駕駛、5G、電動車,這些趨勢都已經喊好幾年了,但是機會真正出現了,一定要先好好卡位。

陳: 疫苗,關鍵字絕對是疫苗。其他要關注的還包含電動車、能源。從今年起,「智能化」一定是最重要的,如果經營、管理機制、各種流程沒有適度的智能化,競爭力會慢慢喪失。

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陳良基(左)與楊應超(右)認為,企業應設法增加多元性,平時也應做壓力測試。
圖/ 侯俊偉攝影

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責任編輯:郭昱彣、林美欣

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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
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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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