要在國內揚名立萬,得先從國際出名
要在國內揚名立萬,得先從國際出名
2003.06.15 | 科技

Q:2001年底,你當選台中市長,而過去你在外交官、新聞局長的思考角度、發言位置,似乎都是往國際看、向中央想,走入地方一年半的時間裡,你看到了什麼?
A:當市長後有些新感受,最深刻體悟就是城市競爭力越來越重要,而不只是國家競爭力而已。
當企業家想投資的時候,他看到的不是台灣、大陸、日本、美國,而是台北、上海、廣州、東京,所以當國家競爭力排名一往後掉,大家就很緊張,其實更要看城市競爭力。而進一步思考,城市競爭力的舞台是全球化的地球村,我很坦白地說,如果城市競爭永遠只在國內這塊小地方比較,那不是真的城市競爭力!

Q:所以,你要讓台中具備城市競爭力的做法是什麼?
A:我相信不只是城市,一位建築師、作家、工作者、甚至是一個企業,處在現代環境裡,想要在國內揚名立萬,一定先從國際上出名、成功開始,換句話說,我的策略思考是:全球化的時代裡,只有在國際上有重要性,才能在國內有重要性。所以台中要轉型成文化、經濟、國際城,就要借重國際級的古根漢美術館做城市行銷,當年,我把古根漢美術館作為台中市長競選政見,被國際媒體《先鋒論壇報》、《英國金融時報》引述並做相關報導,這是台灣地方選舉的消息首次被國際媒體注意,就因為台中和國際級美術館發生連結。

Q:你認為讓台中連結國際級美術館可以增加國際能見度,但是,為什麼要特別選擇古根漢?以文化藝術去行銷一個城市應該不是件容易的事?
A:結合台中和文化藝術想法來自於西班牙畢爾包市(Bilbao)經驗,當初這座不到50萬人的工業小城,花了1億美金、建了3年,把充滿現代建築特色的古根漢美術館蓋起來,開始營運後的三年內為畢爾包市賺回5億美元收入,而且從一座沒沒無名小城變成歐洲在文化、藝術、觀光的重要城市。所以,我在競選市長之前,自己掏腰包飛去找古根漢基金會執行長克倫士(Thomas Krens)談,他說已經有100多個城市在排隊,台中市的合作計畫還是等當選市長再說吧。雖然,被客氣婉拒但這扇門沒有完全關上,選上市長後我立刻又去一趟、簽下可行性評估,現在評估快完成,而且包括新市府、國家歌劇院等建設將成為藝術文化特區。
台中要轉型變成文化、經濟、國際城這件事很不容易,光講要蓋古根漢美術館就還有很多變數,對方到底來不來、願意合作後能不能蓋得好、建成之後營運順不順利,這些問題像是爬山,一關爬完還有一關,這我都知道,但總不能怕難、怕久就不去做。

Q:城市轉型應該是全盤規劃的配套措施,你藍圖裡的新台中是怎麼面貌?
A:引進古根漢的意義不止是美術館本身而已,還表示周邊配套措施也都要進步,這也很不容易。我常感慨現在台灣做很多事情都太過政治化,「一切用政治看,一切用選票算」,這樣搞,發展都沒有遠景。比如交通,在台中轉型全盤規劃裡,要發展文化、觀光一定要解決交通問題,現在我們有高潛力公車讓台中市民有更多、更好公車可以坐,以前台中街道上100人裡面只有5個人坐公車,不是不需要、而是沒公車可以坐,為什麼過去不改善?怕得罪計程車司機選票;台中也是第一個通過攤販輔導自治條例,很多人勸說不要去動攤販,會影響選票,但眼看毫無叢林法則的攤販就要把市場內的店家逼死了,那還行?還包括台中要全力作污水下水道,這會影響目前交通、會引起很多人不滿,我也知道有些城市只做看得到的工程,那些看不到、地下工程建設不做,但是,台中應該要做一個有遠見的城市。
新台中的主軸是文化、經濟、國際城,而整個城市基本條件都要改善,包括剛講的交通、環保,還有治安、行政效率都要全面動起來,這才是要發展城市文化,文化是我們的生活態度,所以台中的城市建設和城市願景會結合起來。我相信包括台中縣、彰化、苗栗、南投,這個半徑1小時車程的台中區塊圈,本身就具有太多文化觀光資源,三義木雕、日月潭、中央山脈等,如果有國際級美術館進駐台中,就能帶來更多國際、國內觀光人潮,西班牙畢爾包的經驗是每年吸引100至120萬的國際觀光客,估計台中在古根漢落成後第一年就可吸引50萬以上國際觀光人潮,加上目前台中科博館現有380萬國內參觀人潮,這400至500萬的觀光客就能讓整個台中區塊活起來。台中真的有這個潛力,二月的台中國際燈節吸引640萬人潮,光是太陽餅銷售就多了一億元,你再看台中百貨零售業是全台灣成長最快的地方,這些都是台中的優勢,走向文化、消費絕對是台中發展的大趨勢。

Q:你的口號是將台中變成文化經濟國際城,這就是未來新台中的城市競爭利基?
A:是的,台灣未來的發展裡,城市的競爭力太重要,如果把上海抽離大陸,你想,中國大陸的競爭力會差多少?而我也常說,城市間的競爭像是一場十項全能競賽,比總積分,台中比不過台北、上海、東京、巴黎,但沒有理由每一樣都輸,一定可以找到特色,而文化藝術將會是台中站上國際舞台的特色。

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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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