用真誠信仰,每天成交一張保單
用真誠信仰,每天成交一張保單
2002.09.01 |

問他身為Top Sales,一年賺多少?他靦腆顧左右欲言它:不好說,現在不太管金錢之事,只是去年繳稅繳掉一台BMW 525啦!
不論是諾貝爾獎小說家以撒‧辛格(Issac Singer)筆下的「傻子金寶」,還是港片中矯健的武行明星洪金寶;這年頭名字叫「金寶」的,多半有道渾厚中圍、一片長開的笑口,以及與外型不對稱的纖細人格特質。
ING安泰人壽的保險業務員詹金寶,也不例外。
保險事業是「人的事業」,放眼全球近半世紀來,保險產業沒有什麼偉大的技術突破,這行業能得以成長,靠的是「人的經營」--業務員不斷敲破人際藩籬,成功賣出保單。帶者三分「傻子金寶」對人性陽光面的信仰、二分「洪金寶」式俐落身手,詹金寶連續在2000、2001兩年擊敗2萬7千名ING安泰保險業務員同事,摘下「個人業績獎」第一名。
連續兩年掄元,詹金寶寫下ING安泰於台灣開業13年來新紀錄,但最令人「氣結」的是:他入行才2年半,就拿到第1座個人冠軍。

**在資訊業洪流中兩度創業失敗

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「在ING安泰要拿個人第1,不容易,」總經理石寶忠強調:「除了成交業績數、成交客戶數是當然指標,還包括業務品質、每月基本工作量持續率、組織增員力。」換言之,在ING安泰要當一名Top Sales,不僅個人單打的得分能力要強,還要能兼顧團隊取勝率;而要連續摘冠,那可真得要非凡過人的能耐。
「只要給我5分鐘(談話機會),就有50%成交機率,」民國52年次,一幅娃娃臉的詹金寶,一直到1998年7月才進入保險業,之前的大部分人生卻反而是在做電腦。高中就念電子,他可是對電路板上的修修改改,程式與IC綜合出的龐大運算能力深深著迷,退伍後就一頭栽進台灣PC產業大洪流。
最先是做組裝、外銷還兼開電腦補習班,結果因為台幣大升值,大賠4、500萬收攤,後來他開的武果電腦除了做硬體,還兼做主機板、繪圖卡的國內代理,在業內小有名氣;同時他也是國內第一家PC專業維修公司的創辦人,「曾經一度,每一代電腦我都保留著,因為想開家PC博物館,」詹金寶說:「後來只好全部忍痛丟掉。」
1997年啟動的亞洲金融風暴,讓他警覺到「追求夢想」與「家庭運命」間,其實存在著太多不測風險。在97~98那兩年,台幣大貶25%,他進口的CPU貨還沒到台灣,帳面上就出現了巨額赤字。慨嘆2次生意都敗在匯率,98年中他收掉公司,決定做一個不再「投資自有資金」的事業,「有了家庭,不能再把老婆孩子拖進來一同冒險,」詹金寶念頭一轉,哪想到後來居然成為超級業務員。
轉折成功,是他運用當年「全方位經營做生意」的細膩思考、自我管理來做保險;能秀異群倫,則是他在和保戶的幾次稀有互動裡,建立了「保險業務員」的自尊和自信:他真誠相信一張保單,就是人生善事一樁。

**從收入掛零到頂尖業務高手

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入行第一個半年,他拼了命去學保險相關知識,收入掛蛋;但第二年開始就有起色,那一年他做了156個客戶,排名公司第14名。憑著過往做生意的資歷,一般菜鳥擔心的人脈,反而不是他起步的障礙,詹金寶坦承當時心中最大的石頭,是「怎麼樣說服人相信:這張薄薄的紙可以賣你3、40萬;」他指出:「剛開始連我自己都很難相信。」而一旦自己不能說服自己,就很容易畏懼開口,更甭提行銷成交了。
怎麼克服?詹金寶指出:充實專業知識當然是不可少,但他認為最大的突破就是多談多做,不肯放棄,在更多客戶的人生際遇中,漸次體會「保險一張紙,也可以價值非凡」的真意。
他以去年一位36歲客戶因鼻咽癌突然去世舉例,正是因為他當年嚼盡口舌,客戶的遺孀和念小學中的孤子才不會頓失生計;而另一位客戶的早產兒,因為不合投保要件,結果2歲時又罹患肝癌,耗盡家中資產與雙親身心,他身歷其境卻又束手無策,更覺自己做得是一份幸福服務事業。「沒想到保險的意義,是要在生離死別中產生,」詹金寶指出:如果業務員接觸的人不多,就失去了自我感受的機會,也失去讓自己責任上身的激勵鬥志,如今他不僅不怕被拒絕,更覺得客戶拒絕他後,他得更努力地把案子「搶」回來。
用真誠信仰來征服接觸的恐懼,是所有Top Sales共有的特色;但在同事們眼中看來,詹金寶真正致勝的本事,卻是細膩的安排、準確、耐性與敏感度,「他特別敏感社會週遭時勢的變化,對不同客戶推出正中下懷的保險產品,」一位同僚指出。2000年那年,詹金寶一共做成了287位新客戶,除了業績成長200%勇奪冠軍,他平均每一個工作日就成交一份保單的紀錄,也讓人嘖嘖稱奇;去年經濟不景氣,但他還是爭取到220個新保戶,成績雖只比前一年高峰再推進50%,依然拿下冠軍。

**從客戶的需求找出最佳產品組合

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「如果說我和其他人有什麼不同,那就是我會自己創造『產品特色』,」詹金寶解釋:現在台灣每1個人都有1張以上保單,光談保險就不具備差異化特色,但現代保險又不僅是保險,它可以用來規避稅賦,也可以把資產轉移或隱藏,有些人買來想用以創造財富、而有些是要用來做稅源準備,而他的本事就是在接觸後,立即判斷客戶潛在而沒被滿足的需求,從而在ING安泰的複雜產品線裡,挑出最佳組合。
「像去年業績好,就是當利率這麼低,我就把傳統型壽險改包裝成投資型產品來賣,或把終身險當定期險賣、也把保障險當儲蓄險賣,」他說:「端看每個客戶對未來的夢想是什麼!」這方法看似簡單,但這得很用功地去了解產品價值,而且對金融市場、社會百業都能有好奇心才成,過去3年中,他常是晚上11點才回家,又在電腦上檢索1、2小時才就寢。
在與全台灣超過40萬人的壽險業務員競爭,可不是一件容易事,除了「努力」這項要件外,詹金寶其他的工作方法論都和別人不同。攤開詹金寶的客戶名單,並不像一般保險Top Sales鎖定金字塔尖端的有錢人,而是由年繳70萬的大戶到年繳2800元的濱江街修車廠技工,三教九流無所不包,而且每個客戶還願意幫他介紹新客戶。
能達到這步田地,第一是他吸收大環境資訊能力特強,客戶特別喜歡聽這位「昔日電腦老闆」、巡游800位保險客戶間的「資訊軸心」來分享新資訊;第二是他「從不打屁」,「如果夠了解客戶,就不需要閒扯來拉近距離,浪費時間」,有位營造廠保戶欣賞他單刀直入的魄力,結果除了保他一筆100萬的意外險,連帶也保了全家7口的壽險保單。第三是他沒有身分界限,早年創業失敗的經歷、出身彰化農家的莊稼童年,使他很容易就彎下腰來與工人打成一片,把藍領勞工的辛酸當成自己的故事。

**凡事拿第一的榮譽感

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身為保險業榮譽組織「百萬圓桌」(MDRT,初始佣金收入達156萬台幣方能加入)中的「登峰會員」(Top of Table,業績達到MDRT入會資格6倍),今年開始,詹金寶已把自己的工作重心放在主管職,除了服務客戶,一大半時間要為同事「上課」、「訓練」。他分析業務員做不好的原因有3種:對工作不投入、對自己太寬容、不缺錢。而要做到頂尖,除了敢吃苦、買賣平常心、堅持,還要靠「榮譽感」--做什麼,就要像什麼(他連當兵的「師作戰測驗」,都要拿第一名)!
以撒‧辛格小說《傻子金寶》開頭第一句話,就是金寶的自述:「我是愚人金寶,而我卻不認為自己是傻子 (I am Gimpel the fool. I don't think myself a fool)。」在這部寓言小說中,金寶雖然受盡各種聰明人的嘲諷與愚弄,但所有讀者都明白,傻子金寶卻是唯一獲得真幸福的人。在現實世界,我們都最怕碰到業務員,但你卻難以拒絕傻子金寶這樣的陽光男人。
「一直幫別人忙的人,就不會被拒絕,」詹金寶肯定沒有像《傻子金寶》那麼傻,他笑著說:「都是我的客戶老闆請我吃飯,沒有我要去請他吃飯的!」。但如果沒有一點堅持與相信的傻勁,你或許會勉強請他吃頓飯,但你肯定不會買他一張保單!

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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