一流企業家的軟算盤
一流企業家的軟算盤
2001.09.01 |

去年耶誕節隔日才自宏碁一分為二的研製服務事業群(DMS),今年7月正式獨立為緯創資通(Wistron)。連這樣一個「無印良品」型的研製服務事業,8月份也在台北大亞百貨的網咖,舉辦招募研發人才的活動。緯創的研發中心正持續擴充中,在新竹、台北、上海、矽谷布署研發能量。
不必提廣達研究所今年6月底在企業一片減重經營聲中,大舉招兵買馬研發創新人才。廣達更把知識創新網絡延伸向大學社群中,準備捐兩億台幣給台大在電資學院旁蓋七層大樓,每層400坪。一到六層給台大,第七層留為廣達研究所自己運用。這是一流企業家真正聰明的算盤。
大安區地段何其高級,在前中廣基地推出的宏盛帝寶,丹下健三的設計,每坪平均單價百萬台幣。廣達捐兩億就能在大安區高級地段花葉扶疏的台大校園坐擁400坪極適合創新研發的實體空間,每坪單價不過50萬元,真是便宜。
何況近水樓台先得月,廣達的研發人員可以就近先access台灣頂尖研究人才的創新成果,這樣的高妙絕招,NEC、日立等日系菁英企業20年前起就在美國一流大學校園內炮製過──以極具經濟效益的少量金融資本槓桿,運用世界一流頭腦的豐饒智慧資本,這是真正聰明的企業算盤。
聯電最近也在跟新竹交大洽談捐款設Lab的事,顯然Corporate Taiwan即便景氣再黯淡,還是有一流的CEO們拉高企圖、站高視野,奮勇往「知識軟體」創新的正道前行。
這樣的「以硬包軟,以軟促硬」的策略,也許台灣十年前就應該開始著手。
例如台灣的光碟機、光碟片工業產值遙遙領先世界群倫。為了相變型DVD光碟片技術的引進,工研院光電所與材料所在1997年3月1日與美國密西根洲ECD(Energy Conversion Device)公司簽技術移轉與合作開發合約。
ECD公司是一家400人規模的「技術公司」,核心專長在材料研發與分析,主要產品有光學儲存裝置、電子儲存裝置、電動車電池、太陽能電池等與能源有關之產品。
身高極高的歐文斯基(S. R. Ovshinsky)總裁在1968年發表chalcogenide合金薄膜的非結晶──結晶轉換記憶效應研究發現,稍後又發現雷射是使光儲存裝置產生這個相變轉換的恰當能源。歐文斯基在1972年取得相變型技術的專利。
工研院原先為相變型DVD光碟片技術來源搜尋之主要方向是鎖定日本的理光(Ricoh, CD-RW規格主導廠家)及松下(主導PD及DVD-RAM規格)兩家公司,但理光姿態很高,要的授權費簡直天價,松下更不必提,根本是氣焰高高在上。
幸好工研院光電所在1990年代初開始開發磁光型(MO)光碟片時,就常往日本參加相關國際會議,與日本光電業者常有接觸並建立關係。透過這些海外知識創新網路的佈建,光電所可以獲得技術/市場趨勢的資訊。也從這個知識流通網絡(Knowledge Flow Network)中獲知,日本、歐洲甚至美國自己發展相變型光碟片的大公司都是向ECD公司請求歐文斯基擁有的原始專利之授權。
雖然ECD是一家技術公司,本身並不量產任何產品,但是工研院後來發現日本的松下、理光、Ashai Chemical等企業早在1980年代初期就曾派遣工程師至美國密西根州ECD公司學習開發相變型光電儲存元件。而今天,松下、理光「海外留學」有成,在光學儲存元件領域已經是世界級的領導廠商。
1997年3月起一年內,工研院光電所與材料所也派遣出24個研發人力赴密西根州ECD公司,進行相變型DVD光碟片的技術移轉與共同開發。
前後兩批的赴美留學,情節類似,只是人物、時間不同。日本是產業界(松下、理光等)直接海外取經;台灣則產業界多停留在硬體製造能耐階段,少有軟體創新知識大舉投資的膽識,故由扮演Corporate Taiwan中央研究所角色的工研院代表產業界出征。時間則是日本早在1980年代初,台灣則遲至1997年,其間相差近20年。
20年!?20年的差距大概就說明了台灣與日本的距離。還好,有膽識投資知識軟體創新的台灣CEO是愈來愈多了。以每人平均計,台灣在美國申請並取得的專利件數已是世界第二位,連日本也落後台灣。
台灣應在現有硬體製造的優勢上,「以硬包軟,以軟促硬」,終極目標是讓台灣愈來愈軟。

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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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