他辭推特高管職位回歸教育初心，創「元大學」要對世界產生影響|數位時代 BusinessNext

他辭推特高管職位回歸教育初心，創「元大學」要對世界產生影響

推特的印度負責人Manish Maheshwari在今年12月中旬離開推特，他明確表示：「教育比較貼近我自己想做的事」。

曾獲沃頓商學院頒發的Shils-Zeidman獎，並在多個知名企業歷練過

Maheshwari畢業於印度著名的商學院—位於新德里的什里拉姆(Shri Ram)商學院，擁有賓州大學沃頓商學院的MBA學位，他曾替該校MBA招生委員會工作，並被選為亞洲地區的聯合主席，更曾獲得沃頓商學院的Shils-Zeidman獎，而該獎項是沃頓會頒給創業家的最高獎項。

在2019年4月加入推特以前，Maheshwari曾在印度的媒體與傳播公司—18電視網傳媒與投資有限公司(Network18 Media & Investment Limited)擔任3年的數位首席執行官，在這之前，他也曾在電子商務公司Flipkart、直覺電腦軟體公司(Intuit)、麥肯錫(McKinsey & Company)和寶僑(Procter & Gamle, P&G)等國際知名企業工作過。

Maheshwari在推特主要負責印度業務，但今年6月，他因為推特上瘋傳的仇恨犯罪視頻遭加濟阿巴德的警方傳喚，此一內容審核問題，更被當地政府視為故意違抗和不遵守資訊科技法規。爭議發生不久後，Maheshwari在同年8月便被調往舊金山，擔任推特的高級總監，負責監督公司在全球新市場的收益戰略和運營。

大環境的各種因素，讓他選擇回歸「教育」初心

在轉調新職位訊息釋出後，推特並未多做說明，但Maheshwari在舊金山的新職位任職不到半年，便宣布將離開推特，雖然無從得知他是不是因為仇恨影片事件才決定離開推特，但在《The Indian Express》的報導中，他明確表示：「教育比較貼近我自己想做的事」。

因此，Maheshwari和前微軟高級軟體工程師Tanay Pratap共同創立一家名為Invact的教育科技新創公司，希望能提供就業能力的培訓，讓每個人都能以可負擔的價格獲得高質量、沉浸式的社會學習體驗，例如：提供為期16週的MBA替代方案。

Maheshwari說：「我在印度中產階級家庭長大，曾在高中擔任老師，即便在沃頓商學院就讀時，我也兼職助教賺自己的學費；他也強調：「新冠疫情不僅從根本的改變現下經濟模式中，邁向成功道路必備的技能，也改變這些技能的角色和傳授方式，特別是元宇宙(metaverse)概念的出現」。

在元宇宙探索教育的各種可能

為了實現創業願景，Maheshwari指出：「我們會先透過一個能讓你身歷其境的平台進行就業能力培訓，我們把它稱做『元大學』(Metaversity)，而元大學其實也有助於消弭新興市場女性在就業或其他方面所面臨到的競爭不公，並讓學生可以在同一個網絡上，找到教育機構和課程、校園、就業和社交圈」。

對於未來的發展，Maheshwari的目標是藉由全球疫情流行使得學校和其他教育機構的重新開放存在高度的不確定性，進而導致印度教育技術市場快速成長之際，搭上順風車，為元宇宙時代下的教育開拓新的篇章。

責任編輯：傅珮晴、侯品如

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。

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。」

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。

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。

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。