死了一個天才之後
死了一個天才之後
2007.02.15 |

上個月,有一則和許瑋倫一樣是有關英年早逝的新聞,然而卻沒有引起太多人的注意。馬來西亞籍的華裔神童張世明因病過世,享年只有30歲。 張世明據說小時候做智力測驗,智商高達148,是萬中選一的奇才。張世明11歲從小學畢業,之後連跳數級,13歲就進了美國麻省理工學院,後來則是取得康乃爾大學的博士學位。據報導指出,張世明最愛物理學和哲學,夢想是有一天能得到諾貝爾獎。
少年得志,對於張世明來說卻是大不幸。學校畢業後,他因為無法適應美國的工作與生活,又承擔了太大的社會壓力,精神狀況出了問題,除了長期情緒低落,也有自殺的傾向,最後則是因糖尿病引發的敗血症,結束了他短暫的一生。 對許多人來說,這是一個天忌英才的感傷故事,但是很少人會想,張世明會不會其實不是個「天才」,連他自己都誤會了,也因此害了他呢?
在華人社會裡,家中如果能出一位讀書連連跳級,小學讀四年,國高中再四年,18歲就大學畢業的資優生,肯定是一件光耀門楣,甚至聲聞鄉里的大事。此等優秀人才,小時我們經常以「神童」稱之,長大些則改曰「天才」。
「神童」或「天才」,所指為何呢?通常我們說的是,這些人很聰明,「學習能力」遠優於常人的水平。學習能力強,當然是一種天賦。我們常人要花十幾年才能學得會、學得全的知識,他們或許只要折半的時間就可以有相同的成果。但是我們經常混淆了兩件事──學習的奇才,未必是創造力天才。

**莫札特畢竟是少數

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學習奇才,是快速學會人類既有的知識;創造力天才,卻是要能於無聲處聽雷,開拓人類知識的疆界。學習力和創造力可能有關係,卻未必成正比。
莫札特這一類既學習早慧,卻又創造力源源不絕的奇葩,終究是歷史上的少數。愛因斯坦這一類的創造力天才,小時候的學習能力應該也不差,但也只是「正常人」水平而已,未見驚人之處。專業領域的諾貝爾獎,是頒給那些在知識的創造上有卓越貢獻的大師,不是學習能力很強的聰明人。
張世明和其他小時候讀書跳級連連的資優生,最多只是證明了他們的學習能力比常人好上許多。稱呼他們為「天才」,家長、社會或是他們個人期待他們在結束學校生涯以後,也能有一樣過人的事業或是創造力表現,只是徒然增加這些資優生不必要的壓力罷了。 學生時代表現普普的云云眾生,則是不宜妄自菲薄,誰說你不可能會是大器晚成的創造力天才呢?

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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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