年薪上看200萬!91APP大舉徵才,喊出:高階人才需求無上限
年薪上看200萬!91APP大舉徵才,喊出:高階人才需求無上限

全台首家上櫃SaaS公司91APP-KY(6741),因應疫情爆發以來高速成長的業務需求,首次大舉公開招募,除了年薪上看兩百萬、待遇優於業界平均之外,91APP董事長何英圻更喊出:「高階人才需求無上限!」展現廣納賢才的決心。

91APP成立於2013年,為國內第一家「虛實融合(OMO)」新零售軟體雲服務公司,自五月底掛牌以來受資本市場肯定,上市即登電商股后,短短一個月市值最高超過400億元。然而董事長何英圻認為,相較於業界慣稱的獨角獸,91APP更像土生土長的「台灣黑熊」,先深耕台灣零售市場,繼而放眼國際,布局海外。

疫情爆發以來,實體門市遭遇前所未有衝擊,但91APP獨創的虛實融合OMO解決方案,可以協助實體零售業者完成數位轉型所需要的三通:電商通、服務通、店員通。這不只讓91APP的客戶在三級警戒封城期間,能透過電商在家做業績,也進一步證實了零售業下一波進化趨勢:實體門市將與電商完全融合。

為了因應OMO浪潮帶動的龐大業務需求,91APP開出許多特殊職缺, 包含產品經理、軟體架構師、後端工程師、跨境行銷專家、代運營專家、成長駭客、數位廣告優化師、數據分析顧問、客戶成功顧問等 。此外,由於91APP正積極拓展日本與東南亞如馬來西亞、泰國等海外市場,對於國際徵才需求亦十分迫切,因此在固定職缺之外的高階人才更無設限。

相較於傳統電商,OMO人才不僅要有數位能力,對實體零售生態也要能掌握,同時還要把不同的知識融合重組,以產品經理或軟體工程師來說,必須跳脫出既有的框架思維,自我轉型升級;尤其91APP的客戶以國內外中大型知名零售品牌為主,採用SaaS模式,要能與客戶緊密合作,協助客戶做出業績,甚至進行組織變革,難度相當高。

正因OMO人才如台灣黑熊般稀有,薪資待遇自然高於業界。91APP總經理楊明芳表示,91APP高階主管的固定薪資相較於業界同職位,居前25%強;三十歲左右的年輕人只要能力與膽識兼備,也有機會在公司擔任重要幹部,年薪至少上看200萬,公司更比照台積電等竹科公司,提供員工認股、配股等福利,放眼台灣電商與軟體業界可說是相當具有競爭力。

91APP董事長何英圻
圖/ 賀大新攝影

何英圻表示,當年台積電靠著扎實的經營管理與人才培育,打造出現今台灣半導體的護國神山;91APP雖然才剛起步,也有像台積電一樣的決心,以優於業界薪資待遇、員工認股與配股計畫,吸引優秀人才,期許數年後也能成為台灣軟體界的護國神山。「如果你沒來得及加入台積電,不要再錯過91APP!」何英圻說。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #徵才 #91APP
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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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