從Strategic Thinking,談職場的求生及發展
從Strategic Thinking,談職場的求生及發展

隨著自己團隊業務發展的需求,近期需要面試幾位市場研究經理的候選人,從履歷上的經驗及面試的談吐,我和同事共同傾向錄取一位,分別有二段工作經驗共4年的候選人,而不是另一個有四段共13年工作經驗的候選人。從這事情,也讓我問自己,到底工作年資是不是職場競爭力的保證呢?

我在2018年,加入目前以生命科學領域聞名的美資公司在中國市場的職位,當時主要任務是,在集團層面「提升」市場部在公司的影響力及部門價值。沒錯!當時的面試主管就是這麼簡單的描述,沒有更多的細節了。

加入市場部之後,我發現部門團隊主要分為,數位十年以上生命科學背景的行業專家,以及幾十位從事市場宣傳的同事,但當時這二種類型的人並無法有效合作。首先,我所面臨的挑戰是,生命科學領域的同事對於我在學科專業上的輕視,因為並非與他們同是生命科學專業背景。其次,市場宣傳的同事有著非常自我中心的做事風格,並非以市場及公司的方向為主要考量。

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領導過程中,當遇上非常有自我意識或是專業領域不同的部屬,對主管和員工雙方都是一大磨合的挑戰。
圖/ marvent via shutterstock

職場生存學:把線頭找出來

當時這場景深深讓我體悟電影「寒戰」的經典台詞:「每一個機構、每一個部門、每一崗位都有自己的遊戲規則,不管是明是暗,第一步是學會他;第二步,就是在這個遊戲裡面,把線頭找出來,學會如何不去犯規,懂得如何在線球裡面玩,這樣才能勉強保持性命。」對當時的我來說,所謂的線頭就是可以提升部門影響力的一些進展。

我花了大量的時間和精力去思考、尋找,怎麼樣的題目可以讓公司領導層對我及我的部門有點興趣,然後利用領導層對這話題的期待,回頭撬開部門同事的一點改變及一些配合。皇天不負苦心人,我觀察到了一個重要但大家卻沒注意到的市場動態,我利用這個市場機會,順利讓線頭開展下去。

領導力發展的致勝思維:Strategic Thinking

我們公司對於開拓型領導人的選拔,有一個關鍵考量是「Strategic Thinking」,這是我加入公司後人資告訴我被錄取的原因。我個人的解釋是,體悟到較強Strategic Thinking的人,可以將一段時間內累積的訊息、人脈及資源,有效的轉化為下一個目標。從個人的每日工作之中,在心中形成一個清晰的戰略目標,可以思緒清楚地去挖掘,去辨別對中、長期有幫助的事物,把有效的時間精力投入其中。

在2018年加入現在工作時,我很清楚我的目標是提升市場部對公司的影響力及部門價值,同時我清楚知道我的預算花費,我的團隊工作該如何往此終極目標努力。經過不到一年的時間,部門的同事已經從我帶給部門的方向及改變,看到本身過去專業裡無法看到的面貌,而更願意在我的領導之下工作。

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將Strategic Thinking帶入工作中,將可讓自己把目光放遠,思考長遠策略,而非只有當下的行動。
圖/ Shutterstock

把Strategic Thinking帶到個人的職業發展

回到我一開始的開場例子,一個4年工作經驗和13年工作經驗的候選人。我們的思考是這候選人很清楚知道現在、下一個、下二個工作經驗的戰略連接,因此有比較大的動機勝任眼前的機會。然而四段13年工作經驗的候選人,眼前就只是一份不同公司的工作,讓自己離開目前不如意的環境。

我個人的一些思考提供大家參考。我發覺,當今職業發展,漸漸無法利用職業年資去斷定一個人的能力及價值,這對於出入職場不同年資的職業人士也許是個機會,也或許是個危機。值得思考的是,我們可不可以培養更好的Strategic Thinking去發展目前的工作,也思考目前的工作帶給自己的未來價值及終極連接。

本文由李佳泓授權轉載自其Medium

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責任編輯:吳佩臻

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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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