學好英文,重拾冒險精神
學好英文,重拾冒險精神
2002.07.15 |

這位部長想了一下,給了非常特別的答案。「我真希望我能用流利的英文交談,不管是來台灣、去荷蘭或德國(i-mode已在這三個市場推出),或者其他國家,讓溝通可以更容易一些,」透過一旁的日文翻譯,榎啟部長說出心中的遺憾。
兩天後,我訪問另一家叫ACCESS的日本公司,很巧地,他們正好是幫i-mode設計手機上網軟體的公司。ACCESS的社長荒川亨也很健談,但是每講一段就要中斷讓秘書翻譯,不太能暢所欲言,兩個鐘頭結束還意猶未盡。
荒川社長接下來的計畫,就是到矽谷設點,和i-mode搭檔一起攻進美國市場,但缺少一口流利英文,這件工作將會辛苦許多。
學好英文已經不只是重要,而是不可或缺,這多是因為全球化打破距離,把生產方式和市場都全球化,讓人際互動和產業活動更趨頻繁。

**講英文不是能力,是態度

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8年來,我主跑科技產業,採訪過蓋茲、葛洛夫(英特爾董事長)、戴爾(戴爾電腦創辦人)、錢伯斯(思科執行長)、麥尼里(昇陽執行長)和艾里森(甲骨文執行長)等上百位全球科技業菁英,不管是他們來台灣或我到國外。
但這也形成我和許多媒體同業的壓力。當初進來這一行,並不是為著學好英文而來,可是一上手,英文採訪工作接踵而至,只能逼自己速成。久了之後,有機會聽到芬蘭、瑞典、法國、德國、義大利和新加坡人講英文,才覺信心大增。
而台灣科技業老闆學好英文的決心,真是令人佩服。施振榮、曹興誠、郭台銘和施崇棠,都沒有出國唸書,也沒待過外商,但是英文演講的功力一流。他們從不帶翻譯,靠的是在各種場合裡和老外週旋,從聽講、開會、談判、殺價、簽約和閒聊中,慢慢學習累積,終能上台侃侃而談。
他們清楚,講英文不是一種能力(否則美國2.8億人和英國6千萬人都比你我聰明),而是一種態度,一種勇於對外溝通的精神。台灣很小,他們必須走出去,把客戶帶進來,而英文是連通世界的工具。以前中小企業主還不會講英文,就敢拎著皮箱跑世界,極富冒險精神。今天,台灣多了許多高學歷年輕人,但是走出去的企圖心反而萎縮。
在一項調查中,台灣學生的英文能力在亞洲倒數第四。這並不代表本地學生學習英文有障礙,而是學習英文的誘因減弱。以前,出國留學才有好的工作機會,現在,留在台灣也不錯,到處是有配股的公司。許多香港和新加坡人拼命投履歷到台灣,本地人卻對到海外興趣缺缺。
我在美國、澳洲、新加坡和以色列,都曾碰到高中或大學生,畢業後出國自助旅行一、二年,給自己一個認識世界的機會,然後再回去唸書,這在當地非常普遍,台灣卻少見(3個月或半年的遊學不算)。日本過去也少向外看,但是今天一批壯年的高階主管正在付出代價
政府說6年後要把英文定為官方語言,但是政府官員一向被認為向內看,與全球化和變革最扯不上關係。不如就取法苦學的企業家,由政府首長輪流10分鐘英文演講,做個生動的自我介紹,並告訴一般民眾如何學好英文。
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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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