1個典範同仁的IBM人生
1個典範同仁的IBM人生
2002.01.01 |

由2000年起,台灣IBM每年都會選出名為「Role Model」的典範同仁。那年當選名單中有一位笑容可掬的女生,所有IBM員工都笑稱她是電視節目女主持人的翻版。
別看她清秀佳人模樣,她可是拼勁十足的銷售高手。薛淑菁,一個「中古IBM」人,59年次的她,已經在IBM工作超過10年。在這10年中,她換過IBM無數的職務跑道,從她身上你可以看見IBM的轉變與實力。
「若非一念之差,我可能唸政戰學校新聞系,也許可能成為你們的同業,」薛淑菁這麼說。因為父親是職業軍人的關係,所以她從小立志當軍人,但是周遭的人並不贊成,所以決定唸一般大學,考上輔大資管系就讀。她記得大三下有一門課必須採訪一家公司的團隊,她印象中IBM是家優秀的企業,當下決定採訪它,沒想到IBM居然答應了,「採訪過後更覺得這是家好公司,心裡暗想,畢業後有機會一定要進IBM。」採訪哪些內容現在已不復記憶,但她卻因此機緣,成了當年IBM少數的女同仁。
薛淑菁回憶初到IBM,就像現在回頭看10幾年前的連續劇一樣,真是尷尬,「上班的第一天真是糗死了,我穿了一條過膝的褲裙。老闆很婉轉告訴我說:要多看看別人的穿著,」她指出:這讓她警覺到IBM人對外代表公司形象,要求穿著的正式體面。的確,當年大部份人對於IBM員工的印象都是:筆挺深藍西裝皮鞋,一副中產階級和不可一世。

**打從心底和客戶站在一線

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現在IBM人不再講究如此正式的穿著,有時還刻意穿上與客戶雷同的裝扮。薛淑菁第一次去拜訪遊戲橘子(到2001年底已購買99部IBM大型伺服器),只是一般Office Lady的裝扮,客戶卻把她當外星人看,所以她再次去拜訪時,刻意裝扮的和遊戲橘子同事一樣,縮短彼此距離,體驗連線遊戲的魅力。
IBM的改變不只換了衣妝,也開始推動員工輪調,再也沒有一個IBM人可以像公務員一樣,養老終身。「滾石不生苔,」薛淑菁說,1993年之後的IBM有計畫的對員工進行再教育,轉調部門、工作內容頓成家常便飯,一般每隔2、3年,就會以員工個人意願與表現績效,來個大風吹的遊戲,薛淑菁現在的頭銜是企業主機暨週邊系統事業群業務經理,可是她一開始是在業務部擔任助理,一心想做業務的薛淑菁在主管建議下,1993年接受公司再教育與訓練,換到IBM.Com部門做電話行銷;然後1995年到以中小企業為主的工商事業群,開始業務的生涯;2001年轉到企業主機暨週邊系統事業群。「我換過的部門與工作內容,10根手指也數不完,」她笑著說。
IBM強大的技術傳統,能夠給每一個人員深耕式的訓練,這是薛淑菁覺得最有成長收穫的一環。一開始她是業務的門外漢,因此必須先上IBM企業內的solution school、business school、sales school等等課程,上課地點不只在台灣,香港、北京和新加坡也都有課程;她初次擔任主管時,也必須上中階主管管理課程,例如professional、manager、leadership等,「IBM training是最值得對人誇口的事,」她指出。

**強烈的不服輸性格

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能在大改革後的IBM組織內成長,強韌的抗壓力是必要條件。薛淑菁覺得做業務最重要的是意志力,只有意志堅定、目標明確才能爭取顧客的訂單,她覺得自己是個很有discipline(原則紀律)的人,當年考軍校因為近視無法通過體檢,她為了通過視力檢查,從早到晚共排隊了8次做檢查,第8次才合格。「工作上,就是只要顧客還沒決定向哪一家買產品,我一定爭取到最後一刻,」她回想自己能成為典範同仁的主因,還是強烈不服輸的性格。
1993年IBM面臨危機,總公司獲利很不理想,「就像敗選後的國民黨,整個士氣都很低落,」薛淑菁回憶道:那時總經理沈安石為了鼓勵大家,公司內部流行一句標語「大家作夥來打拼」,而且沈安石也創了一個「英雄鼓」的獎勵方式,只要有人談妥生意,他就在公司大廳擊鼓,昭告天下。「包括我在內,很多人都受到感動與鼓舞,」她自己暗自立誓,有一天也要上台擊鼓。這樣的激勵方式,讓台灣IBM同仁彷彿打了強心針,每個人都生龍活虎起來,每天都加班到很晚,「不是故意要每天睡一個小時和蕭薔媲美,而是不知不覺就工作到了深夜。」
10年走來,薛淑菁對IBM由當年的自以為是轉向到今天的「以客為尊」感同身受。她常對部門員工提出忠告:「你要當自己是客戶,當你想到了IBM用什麼方式與你互動才最合適,你才有可能真正爭取到客戶。」平常她的家裡訂了好幾本雜誌,其中一半是用來增加知識的;另一半則是用來增加與人溝通話題的,薛淑菁坦承不希望一接觸客戶就「談產品」或「賣弄知識」;「會先閒話家常,等有一些互信再來談後續,做業務也是一種『搏感情』的工作,」她這麼認為。
IBM是個擁有眾多產品的公司,一個部門就足以開一家大型公司。薛淑菁覺得自己尚未成功,只是達成作業務人的使命,未來她希望繼續「攻進」到其他部門多學習。由當年女同事的零落稀疏,到今日IBM已有1/3事業群總經理是女性的兵團,IBM和整個時代,真的都變了!

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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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