卸任5個月後,前Intel執行長加入a16z投身創投界!用豐富科技經驗造福創業家
卸任5個月後,前Intel執行長加入a16z投身創投界!用豐富科技經驗造福創業家

今年2月卸任的前Intel執行長鮑伯.史旺(Bob Swan),如今投入了創投業界,將加入知名創投Andreessen Horowitz(又稱a16z),聲稱將應用在Intel、PayPal、eBay等公司經驗,幫助新創企業家們。

史旺將在a16z擔任早期成長基金(early-stage growth fund)的營運合夥人。「我很高興能和他們一起工作。」史旺指出,「如何運用a16z的資源、我的能力、經驗,以及找出我能為創辦人帶來最大影響的領域,是我們接下來幾個月要釐清的問題。」

離開老東家5個月後,前Intel執行長投身創投界

史旺指出,「有越來越多投資者參與進了創投領域,所以我認為成功不僅僅是做出正確的投資,還必須有幫助企業家更上一層樓的方法。」成長型基金是目前創投界相當關注的領域,軟銀、老虎全球等創投業者都在這塊領域投入了大量銀彈,也是2021上半年投資新創最多的兩家公司。

a16z成長型基金負責人大衛.喬治(David George)表示,和其他創投公司不同,a16z成長型基金團隊會透過營運合夥人協助新創公司成長及擴大規模,不只是資金的後盾,更如同一位陪伴成長的好夥伴。

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史旺認為,創投為新創們帶來的不只是資金援助,更應該成為他們的夥伴,陪伴他們成長茁壯。
圖/ shutterstock

這也是史旺決定加入a16z的主要原因,「對我來說在與企業家合作上,我能夠利用Intel、eBay、PayPal一路走來的經驗,協助創業家把握機會、應對挑戰、創造成長。」

這次的新職務距離史旺離開Intel已有5個月,這間老東家因製程研發緩慢、生產能力難以滿足客戶需求等原因,從去年開始逐漸丟失半導體龍頭的寶座,導致作為股東之一的避險基金Third Point執行長丹尼爾.勒布(Daniel Loeb)致信Intel董事長,要求對管理層進行改革。

一個月後,Intel便宣佈史旺將卸下執行長職務,交棒給曾在Intel任職30年、當時在VMware擔任執行長的帕特.季辛格(Pat Gelsinger)。史旺接任執行長前,曾在Intel擔任財務長,然而時任執行長的科再奇因桃色醜聞被迫下台,他便接任了臨時執行長。

涉獵過眾多領域,自身失敗經驗可成創業家借鏡

根據史旺的LinkedIn,他曾在奇異擔任財務職位14年,最高曾做到財務長,2006年又加入eBay擔任了9年財務長,2016年才進入半導體巨頭Intel,並在2019年升任執行長職務。

a16z在聲明稿中提到,史旺有著非常獨特的職業生涯,他在B2B技術、消費者網路、金融科技等公司都有領導經驗,使得他非常契合成長型基金團隊。且史旺與a16z許多人都認識多年,ebay賣出Skype時就曾與a16z有過密切合作。

英特爾執行長史旺(Bob Swan)
除了在eBay、Intel等企業巨頭擔任財務長、執行長的經歷外,史旺認為他過去領導企業失敗的經驗,也值得現在的新創公司借鏡。
圖/ 翻攝intel官方直播連結

史旺也曾經在網際網路泡沫的年代,擔任生鮮電商業者Webvan的執行長,當時該公司沒能挺過泡沫破滅,在2001年因高昂的倉儲成本宣告破產,他認為這段失敗的經歷,也是幫助創業公司面對高峰與低谷很好的教訓。

「包括這次經驗在內,我能夠為團隊貢獻豐富的成功與失敗的經歷。這些都是很好的教訓。」史旺指出。

資料來源:ForbesProtocol

關鍵字: #Intel #創投
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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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