混合辦公成趨勢,舊金山人潮外流拖慢復甦腳步!如何帶回上班族?
混合辦公成趨勢,舊金山人潮外流拖慢復甦腳步!如何帶回上班族?

新冠疫情衝擊下,原為科技業總部重鎮的舊金山也無法倖免,隨著員工不一定需要進辦公室的工作型態漸漸崛起,科技公司紛紛退租位於舊金山的辦公室,更影響了周邊自營商店的生計,相較於其他城市,舊金山的復甦速度緩慢許多。

遠距辦公成主流,洛杉磯上班族外流、辦公室閒置

《彭博社》報導指出,舊金山市受疫情影響最嚴重的美國城市之一。在過去,有許多科技公司的總部選址於此,但是隨著疫情爆發,帶動混合辦公與WFH(Work from home)的工作型態成為主流,蘋果和Google等科技巨頭也難逃景氣蕭條的衝擊,皆宣布會放慢招募步調和裁員。

根據舊金山市長辦公室的估計,舊金山大約流失了三分之一的上班族。這也使得原本熱絡的房地產市場迅速降溫,儘管租金下降,但空置率仍然攀升,世邦魏理仕(CBRE)的研究顯示,2022年第二季的辦公室空置率為24.2%,略高於前一季的23.8%。其他城市雖然也正面臨歷史新高的辦公室空置率,例如曼哈頓達到15.2%、亞特蘭大市中心的22.8%和洛杉磯的21.8%,但也都還是比舊金山低。

過度依賴科技業,政府力挽狂瀾救經濟

戴德梁行研究團隊的區域主任羅伯特‧薩蒙斯(Robert Sammons)認為,舊金山的復甦速度比紐約和芝加哥還慢,確實和過度依賴科技業有關係。

例如加密貨幣平台Coinbase去年關閉了舊金山辦事處,叫車平台Lyft也將回到辦公室的時間點推遲至2023年,網路服務公司Salesforce甚至決定將自有大樓的40%空間出租,上周矽谷知名投資公司a16z也宣布將總部轉至雲端,接下來將以遠端和混合辦公的模式為主。當這些科技公司紛紛撤出舊金山,代表著大量的人口將會外流,對這個人口僅約有815,000人的城市來說,流失的人口百分比也相對較高。

Lyft
叫車平台Lyft也將重返辦公室的時程後延至2023年。

富國銀行(Wells Fargo & Co.)經濟分析報告指出,面對科技公司辦公室的低成本化,大大削弱舊金山本身的產業群聚優勢,除了要解決辦公室閒置和人才外流的問題,旅遊業復甦的條件也不太足夠,畢竟舊金山還是以商務旅行為主要收入來源的城市,那些原本主要客源為商務旅客的飯店,也將會因為科技業的撤出而受到連帶影響,未來幾年將會充滿挑戰。

舊金山市長倫敦‧布里德(London Breed)目前把帶回上班族和遊客視為重點目標之一,他敦促各公司實施讓員工重返辦公室的政策,在3月份也得到了公司的承諾,並規定該市的員工自9月6日起每周必須進公司3天。

除此之外,市政府也正在積極解決實體工作可能會有的障礙,例如安排往返市中心的快速巴士,希望可以增加員工前往上班的意願,接下來的半年,市政府也將會持續監督辦公室市場的穩定程度,以及上述這些計畫是否會讓通勤人數等指標有所改善。

參考資料:CNBCBloomberg

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #遠距辦公
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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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