每年7萬美元 MIT為你打開技術、產業人脈窗口
每年7萬美元 MIT為你打開技術、產業人脈窗口
2007.01.15 | 人物

「和學校合作,算是取得一張東看看、西看看的門票,從眾多新技術、新研究中,挑出企業自己要做的事,」時代基金會副執行長趙如媛如此比喻,表示全球頂尖大學的產業資源豐富,可為企業培育人才、找尋創意、移植技術取得捷徑。
趙如媛表示,企業最常面臨的問題,就是不知道大學裡有什麼資源,教授也沒時間親自拜訪企業,分享最新的產業研究、技術,不過產學合作不需大海撈針,找到每個學校的產業合作窗口,可事半功倍。

**國際大廠花錢拿會員資格

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時光回到一九四八年二次世界大戰期間,美國政府委託MIT研發技術,並將成果授權讓企業開發,至今MIT的產業聯絡計畫(MIT/ILP)延續至今,已成為全球企業向MIT挖寶的最佳窗口,舉凡微軟、諾基亞、惠普、波音、奇異、瑞輝藥廠、美林證券或BMW等,都願意每年花上萬美元加入ILP會員,取得研發技術的捷徑。
MIT產業聯絡計畫落腳全球,台灣的時代基金會(Epoch)長期與MIT合作,十四年前就與ILP(Industrial Liaison Project)牽上線,成為在台的聯絡窗口,包括台積電、永豐餘、台達電、宏碁等,都曾默默透過ILP研發技術、取得全球會員的產業人脈。
透過ILP網絡,台積電曾與MIT的半導體計畫合作,宏碁、台達電與惠普、諾基亞、NTT等老大哥們並肩,一同參與MIT代號「氧氣Oxygen」的計畫,開發人性化科技。
「學校只能提供一些想法,但以MIT的ILP計畫為例,全球逾兩百個企業加入,台灣的企業一旦加入,也取得和國際大廠互動的方式,」趙如媛說。
再以在台有五十七年歷史的造紙大廠永豐餘為例,近年積極朝向生化、電子、金融等多元發展,學校,成了傳統老店轉型的研發中心,甫成立的永奕科技公司,點子就是來自MIT兩個小時的參觀活動。

**永豐餘取得RFID技術

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二○○○年在時代基金會策劃下,永豐餘集團董事長何壽川與兒子、永豐餘協理何奕達現身MIT,與台積電、台達電、廣達、鴻海等十餘家時代基金會會員代表,參觀位於MIT地下室的小實驗室,由RFID(無線射頻辨識系統)權威教授撒爾瑪親自解說該技術最新發展,何壽川靈光乍現,回台便交代何奕達,評估RFID的發展性。
「一項研究、創意要商業化,企業要願意做後面的苦工,」趙如媛說。
永豐餘何家父子在MIT開了眼界,以行動跨足RFID,隨即加入RFID的相關學術單位,包括麻省理工學院Auto-ID中心,並以創始會員身份加入主導RFID標準的EPCglobal聯盟,掌握產業know-how。
一個在校園看到的好點子,永豐餘卻花了六年準備,二○○一年起在集團內展開RFID研究,經多年測試及何奕達在台美兩地奔波,網羅曾任EPCglobal執行小組召集人的戴念華,二○○六年十月,永奕科技正式在台成立,創業點子始開花結果。
「RFID是未來不可忽略的重要科技,透過該技術,日本實驗室已可查出牛奶是從哪頭牛擠出來,未來五年將可普及,」永奕科技總經理戴念華說,二○○七年台灣RFID產值可達五千萬美元,占全球一‧二%,六年後挑戰一○%市占率。
但真的只有MIT這條路嗎?趙如媛說,「不一定跟MIT,如史丹福(Stanford)大學的產學合作也很有名,說不定直接和台灣機構合作更務實,」除尋求一般的產學合作窗口外,技術移轉中心也是挖寶的關鍵字。
以國內的工研院為例,一九九八年即與史丹福大學簽訂技術合作協議,進行前瞻技術研發,工研院的創意中心也有強大的院外合作單位當後盾,包括MIT的媒體實驗室(Media Lab)、美國的IDEO、美國未來研究所(Institute for the Future)等,也是企業向研究機構挖寶的關鍵窗口。
校園裡藏有優渥的產業技術、人才、脈絡等寶藏,IBM、Google甚至在MIT校園設下辦公據點,以便隨時交流,尤其各大學申請研究經費日益困難,只要企業願意花錢贊助,未嘗不是換取長期研究能量的划算投資。

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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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