成功創業的5個行動提案
成功創業的5個行動提案
2002.09.01 |

聯強國際自1988年成立以來,已經14個年頭。常有人問我,如何在神通集團裏內部創業,如何將聯強經營到目前這樣的局面。其實,整體來說,我只是「想把事情做好」而已。
1984年我負責集團在科學園區第一座工廠的建設,包括財務、人事、總務、資材等工作,我全都接觸到了。我一直很感謝這一年,因為那是我生命的最大轉折。正因為我想把事情做好,所以我不挑工作,只要能解決問題,我什麼都做。涉獵的廣度因而不斷擴大。
「把事情做好」,很簡單的五個字,但怎麼做才會好?以下5種方式,是我創業至今的若干領悟。

**公車理論

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機會和實力,就像人在坐公車一樣。機會是公車,它是不等人的。公車到站時,如果你已經在那兒等,也就是實力足夠,它就把你載走;如果你還沒到站,也就是你實力不足,那你是搭不上的。
如果你還沒到站,但猛地衝上車,你可能會吊車尾,也可能會一個沒抓穩摔下來。換句話說,只要你能「準備實力、等待機會」,一旦公車來了,你的成功率會比實力還不夠就硬上要來得高。

**「讓錢追人」理論

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二十多年來,我從未和老闆談過薪水,也從來不去想我會有多少錢、多少權,只是想把事情做好。事情做好了,錢就自己來追我。一旦收入不錯了,自然就不用再去想錢。
台灣話說:人兩隻腳,錢四隻腳,人要追錢是很難的。反之,你有能力,老闆怕你跑掉,會主動加你薪,讓錢來追你,不是很舒服嗎?與其千方百計只想讓老闆加薪,倒不如把心思放在工作上。只要有成果,錢自然就會過來。
這樣的良性循環所得到的效應,會使你在職涯裏不但擁有財富,也擁有地位與智慧。人不會不喜歡財富,財富要有;若有地位,人家會尊重你;但也要有智慧,人家才會尊敬你。

**「立志做小事」理論

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我們指揮電腦做一件事情時,軟體其實要寫得很細。比方說,要從A點走到B點再轉彎,可能得分解成一百個小動作。我是工程師出身,因而在不知不覺中,培養出一種思維:把一個很簡單的動作,看成一百個步驟。
把一個東西解體到很細微,你就很容易看到它的真正本質,看到它哪一個環節,最可能是成敗的關鍵。這樣的工作習慣,可以增加你對事物的透析度與解讀深度。在設計流程與作業體系時,也可以做得更細膩。 這幾年我最大的感受之一是,凡事都有其當下的情況,使它為了符合當時需要而做。隨時空演變,老方法會變得不合理。這不合理有它的歷史包袱和背景存在。所以我們常說要突破、要創新,要做得比別人更好更成功。
雖然供你選擇的新作法並不少,但你必須有能力把事情做非常細膩的解構,才能看到真正的答案。
我非常重視小事,就是因為它才是關鍵。「中事」大家都會做,很表面的;大事就是方向、願景、策略。如何把大家都會的事做得很出色?關鍵就在許許多多的小地方,你是不是都一一注意到了?你有沒有真正掌握與發揮它的精髓?如果有,你會與眾不同。

**「深度學習」理論

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現在,我們手邊的資訊非常充足,取得資訊也非常容易,但我總覺得學習很容易陷入因吃太多、吃太快而沒消化的困境。
我認為學習應該以你現有工作或專精領域為核心,再往相關的周圍領域去吸收、學習。不但你的學習範圍獲得控制,學習和你現有工作的直接關聯性也會變大。這樣你才能真正對每一樣東西,花足夠的時間去了解和體悟它的內涵。這叫消化。
我看東西都很慢,因為我是一面看一面想,一方面是真正去了解它的意思,另一方面是聯結「了解到的東西」和「已存在你腦中的知識庫」。有人讀了很多,卻不顧關聯性,只直接往倉庫裏丟,到要用時就會找不到、拿不出來,等於沒有用。
簡單說,我讀書會先抓key,只看幾個重要章節,但是細讀,效果就很大。
每樣事情你都應該多花一點時間研究,不是摸一下就放開,說「OK,我會了」,也不是聽到什麼只說「好,我知道了」,就結束了。如果你多停個幾秒,再多想一下,你就不只是接觸到第一層的意涵,而會體悟到第二層。花更多時間,就推進到第三層。
說起來,人的成長過程本來就是從基礎到進階,從不會到慢慢學會。當我認為事情不該是這樣,我會去問為什麼是這樣,而不會直接說「應該是那樣才對」。別用你有限的知識去判斷,要多問別人「它為何是這樣?」你就可以吸收很多。
這種習性會使你對事物不致於囫圇吞棗而不消化,也等於是一種解構的動作,你對事物的滲透能力就養成了。我常說要深度思考,大家會不會呼吸?但大家記得要深呼吸嗎?平常我們都吸到一點就吐出來,深呼吸是要在肺裏停留一段時間,到更下層,整個肺的氧氣才會循環,深度思考也是同樣的道理。

**「漏斗」理論

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對於未來,我們心中或許都會有看法,但我從來不把它當成固定看法。
平常我們說誰有遠見,其實那只是看到朦朧中好像「燈光在那裏」,不過是霧裏看花。如果我們的眼力能看10公尺,你再往前多走2公尺,就能看到更遠的2公尺,和原本看的又不同了。 我的哲學是,那只是大方向,它可能會偏,所以要做好準備。你得佈好你的局,讓結果不管怎麼偏移,都還是能落在你的漏斗裏,才不會因為賭錯邊而成為大輸家。經營企業不該是賭博,我們不能仰賴豪賭求取大贏。

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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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