3G代表的是3成,不是3倍
3G代表的是3成,不是3倍
2002.08.15 | 科技

Q:最近美國的WorldCom因為假帳事件可能導致破產,歐洲的3G事業也持續縮減,亞洲的電信業反而受影響最小,機會也相對看好?
A:亞洲的電信業者目前體質最健康,也最有能力繼續投資。歐美電信業的泡沫化,對我的啟示是:經營事業要有定見,不能隨著華爾街的分析師和投資銀行起舞。
過去兩年,華爾街始終在製造持續高成長的神話,一個接著一個,使得執行長的壓力很大,如果不能讓業務繼續成長,股價就會被修理。以電信業來看,它是階段性成長,不是一路向上的。但華爾街只注重營收成長,不管獲利,忽略基本面,因而走偏。我給它的評語是:「大命看它會當皇帝,批它流年會夭折。」
經營事業,最重要的是獲利,其次才是成長性。每股盈餘5塊和5毛的兩家公司,當然是5塊的那一家對得起投資人。電信業不是晶圓代工,我很清楚我們不是台積電或聯電,不會一座山馬上變成兩座,但也不會突然削成一半,所以在股價上我不要去追台積電,要把自己的成長性表現出來。
日本的NTT就是太在意華爾街的意見,把價值高的行動電話業務切出來成立DoCoMo,本身只留下固網,也註定股價一路向下,永無翻身的機會。

Q:華爾街的投資銀行也來找過你做同樣建議?
A:沒錯,每一家投資銀行的代表來,都建議我把行動電話業務切出來賣,至於這會對中華電信產生什麼後果,他們可不care,那不是他們的事,他們幫你把值錢的事業賣掉就走人,留下來的可是我們要去面對。中華電信目前有完整的固網、行動通訊和數據三塊事業,光是透過固網來銷售另外兩塊事業的價值,就已超過固網本身,證明當時的堅持是對的。

Q:許多人說3G是泡沫,但也有不少人對它寄予厚望。談談你的看法?
A:下一階段的行動通訊服務市場,重點不在於擴大顧客群,而是增加非語音部份的收入,這件工作很辛苦,卻是電信業的未來所寄。以歐洲電信業為例,有85%的收入來自語音,15%來自非語音,而簡訊就佔14.5%。在日本方面,i-mode的非語音收入只佔12%,J-Phone更只有9%。
至於台灣,非語音收入更低,不到5%,一定要再往上衝,如果台灣用手機上網的比例還是這麼低,3G也不用推了。今天,3G已不是技術問題,而是商業模式的問題。比方說用手機對準販賣機一按,一罐20塊的可樂就掉下來,把帳記在電話帳單上,這不是難事,難處在於販賣機業者不願意和我拆帳。3G即使敲鑼打鼓弄得熱熱鬧鬧,So what?今天推出,就只能產生5%的收入。
不過,台灣在兩三年內拉上來是有機會的。
歐洲的3G執照費用約是建置系統的3倍,意思是從提供3G所產生的非語音收入,必須是語音的3倍,整個投資才能回本,這肯定是沒有機會。但是台灣的3G執照費用,是建置系統的3成,代表我從提供3G服務所產生的收入,達到語音的3成就可以回收,這倒是值得一拼。當你想的是3倍,那就是泡沫,如果是3成,是可以努力的目標。
可是,你不能等到3G佈建好了,才去收那3成,而是以現有的2G和2.5G為基礎,就想辦法往上拉,這是每一家行動通訊業者都在想的問題,但目前看來加速度不夠,有些地方按紐沒按對,按下去只出來5燭光而不是500燭光。

Q:手機方面跟不上也是問題?
A:手機會是最大的瓶頸。手機業者很早就宣傳,說「看的比聽的重要」,我們也一直被他們洗腦,但是講了兩年,反應在手機的設計上,落差還是很大。你要推非語音服務,手機一定要大螢幕、要有彩色、要能聽音樂,現在市場上能滿足這些需求的手機卻很少,連傳簡訊都要按兩下,對使用者而言實在太麻煩,使得我們想推加值服務也受限。

Q:有規劃請手機業者設計符合中華電信需求的手機嗎?
A:日本業者習慣找手機廠商開發手機,因為日本不用SIM卡,你用了DoCoMo的手機,就不可能轉到J-Phone。台灣採用SIM卡,轉換手機沒有問題,所以不需要專屬搭配的手機,但我們也不排除找手機廠商合作的可能。

Q:國外最近很流行MVNO(Mobile Virtual Network Operator,本身不擁有通訊網路,但擁有經營執照,可向其他網路業者租用系統而經營行動通訊業務)的概念,電信總局也在研擬中。你認為在台灣的可行性如何?
A:MVNO會是另一個大泡沫。這個想法很有創意,要落實很難,全世界僅有一個成功的例子,就是英國的維珍(Virgin)公司,其他地方都失敗,新加坡原本要和維珍合作的案子,最近也撤消了。
MVNO的概念,類似固網通訊的「國際語音轉售」(ISR,向電話公司批發大量的通話時間,再轉賣給一般民眾),在市場還未充份自由化之下,有差價可賺,等到市場充份競爭後,就無利可圖,台灣就是例子。幾家固網業者彼此競爭激烈,ISR在當中已無生存空間,而行動通訊的市場也是一樣。
MVNO要成功,必需符合兩個條件。第一,有業者的頻道有多餘空間可出租。第二,即使頻道有空間,其中有特定市場是既有業者打不進去的,才會找MVNO合作。這兩個條件要同時滿足,幾乎是不可能的。

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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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