遍訪自然,和孩子一起愛戀鄉土
遍訪自然,和孩子一起愛戀鄉土
2002.08.15 | 人物

想來趟時下最流行的溫泉之旅嗎?相信你一定不會錯過北投溫泉。到北投,更不能不到溫泉博物館,這座建於1913年、東南亞最大的公共溫泉浴場,國父孫中山先生和日本裕仁皇太子都曾經來到這裡洗溫泉。
溫泉博物館是北投最具歷史價值的地標,但卻曾一度被當成危樓,如果不是北投國小老師呂鴻文和學生奔走陳情,這座三級古蹟已經變成台北縣政府員工休閒中心了。

**踏遍北台灣自然古蹟

**
呂鴻文溫文寡言,不愛出風頭,多數時候只有當別人詢問才開口說話,但一說起自然古蹟,卻廣博得像一本百科圖鑑。
在陽明山擎天崗的平等圳古道,她幾乎可以為每種植物的人文歷史細說從頭:大菁,一種染料植物,在工業染料普及之前,盛產大菁的陽明山聚集著許多染坊;筆筒樹,台灣體積最大的蕨類植物,因為耐潮,現在山上一些老建築都還用來搭建棚架……。
民國84年左右,呂鴻文開始有系統研究北台灣的自然古蹟,過去3年,她持續研究的範圍在淡水河流域一帶,最近則專注在坪林北勢溪流域。她的持續專注像個田野調查者,每個「研究計畫」都耗費數年。
但呂鴻文真的只是業餘的自然古蹟愛好者,她的職業是國小老師,和自然古蹟結緣,也是因為學生。

**和孩子一起親近自然

**學校畢業後,呂鴻文到萬里鄉溪底國小分校任教,學生會告訴呂鴻文一些老祖母傳說中具有療效的植物,也對自然環境發出許多疑問。呂鴻文是個疼學生的老師,只要學生發問,她就到處想辦法找答案,於是,她買了第一本植物圖鑑,開始跟學生一起認植物。
之後,學生又告訴她關於廟宇與建築的鄉野傳說,為了幫學生瞭解生長的環境,她參加救國團開辦的古蹟課,然後,又加入「參與者土地倫理工作室」,開始她漫長的自然古蹟之旅。
「如果不能讓孩子覺得鄉土的可愛,瞭解背後的意義,鄉土文化教育也只是口號,」呂鴻文表示。也因此她始終專注在她所生長的北台灣,進行深度研究,因結合人與生活,自然和古蹟才會煥發生命力。
在陽明山擎天崗魚路古道入口,呂鴻文巧遇以前的學生。已升上中學的學生遠遠認出她,立刻衝過來,急著告訴她看古蹟的心得,一討論就將近半個鐘頭。
問呂鴻文如何能記得這樣多的自然界的知識,她答來輕鬆:「自然學習法呀,自然記得多少就算多少。」從做一個有問必答的老師開始,後來踏遍鄉土、尋訪前人掌故,到「拯救」北投溫泉博物館,呂鴻文的人生,走來同樣自然。

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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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