在「證照」中,發現事業之光
在「證照」中,發現事業之光
2001.09.01 |

清晨6點,天色微亮,當絕大多數都市人都還沉睡於夢鄉時,居住在苗栗縣頭份鎮,擁有環保署特許核發「清除技術員」執照的饒正光,早已開著大卡車前往多家大型工廠,處理前一日工廠所產生的廢棄物。
二專夜間部畢業,育有一女,與兄長合力經營「文雄行環保工程公司」8年多的饒正光,目前資產合計約有1000萬台幣。30歲出頭的他,雖然笑稱景氣下滑,生意因台灣許多產業外移而受到影響,但性喜遊山玩水戶外活動的他,平常休閒活動除了抓蝦、釣魚、打撞球外,似乎還可加上一個「考證照」的嗜好。他目前除了與現有工作密切相關的清除技術員執照外,另外還有花上萬元拜師考上的「休閒潛水」執照,以及4月份剛拿到的「烹調技術士」執照,「我的夢想,就是希望能買下一塊土地,經營一個像歐式的休閒小木屋!」而這些以休閒服務業為主軸的執照,隱然為他心中的一個渡假小屋夢做準備。

**現代大禹過家門而不入

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談起兄弟倆的創業過程,其實很「典型」。從父親創立「文雄行」開始,家中原本就一直從事舊貨收集工作。民國81年,政府開始輔導清除業者走入證照制度,讓饒正光深覺想在這行與其他人競爭,考取證照變成基本條件。
當時剛退伍回鄉的他,剛考上二專夜間部電子工程科系,雖然學校課業已開始,他依然每日通車到台中東海大學研讀廢棄物特性、急救常識等環保相關議題,光課本就有10多本要K。
白天到台中上課為考證照準備,下課後再趕回苗栗為學業打拼,「那時忙得連家門都來不及進去休息一下,」饒正光回憶。
經營公司8年來,過去生意興隆時,他每天從早上6點忙到下午3點多收工,公司每月最多可淨賺70萬。在目前這個環保意識高漲的時代,饒正光開著由大卡車改裝而成的抓斗清運車上工,在環保單位監督下,每天得上網申報垃圾流量,填寫清運噸數聯單,環保局會將工廠與清運公司的數字相比對──因為對政府來說,這是攸關民生健康的環境議題,對饒正光這樣的清運業者來說,「這是良心事業,」他說像先前新聞報導高屏地區因廢棄物污染影響到民生用水,實在是很糟糕的事。
然而,隨著景氣下滑,工廠廢棄物產量減少,也直接衝擊清運業者的生計,影響最大時收入甚至頓時減少2/3。但多出來的時間他也沒閒著,目前饒正光手上還有兩張笑稱是「考著好玩」的潛水與烹飪執照。休閒潛水執照是他多年前南下屏東找教練拜師考上的,而最近剛考上的烹飪執照更有趣,從小就幫著母親製作並販賣「枝仔冰」,國中時代就懂得如何剁雞肉的他,為了考這張執照,需熟稔98道菜的烹調方法,考試型態採臨場抽題,參加者都必須在3小時內,從洗、切、烹煮到碗盤廚具歸位,完成五菜一湯佳餚,「說不定哪天我還會成為廚師開業呢!」這些可是他未來從事休閒事業的「專業技能」之一呢!
累積多年積蓄,饒正光在時機歹歹的現在,把多數資產存在銀行,股市與基金各投資約10%,不過正值壯年的他可閒不下來,又開始計劃他的投資創業了,他前陣子看好一片土地,預計耗費600萬作為自己開啟休閒渡假事業的據點。「職業,是自己拿來生活的;事業,則是可依照自己興趣長期發展的,」典型苗栗在地人饒正光,不覺說出一段有點學術意境的話,但卻同時為他樂在考照,試圖把興趣變成事業的努力,下了一個註腳。

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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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