e化要成功,領導者的決心很重要。1967年台塑電腦化,就是董事長王永慶強調一定要電腦化,有他的強力支持才能順利推動。就我所知,有些公司很尊重各個分公司的領導者,只要有一個領導者意見不合,就很難推動了。我們企業比較強勢,不過集權有它的好處,理念比較容易落實。
早期,台塑電腦化是分散到各分公司去做,後來決定集中總管理處時,也是有一些公司反彈說,我們自己也可以做,不需要總管理處來做,這種心態是有的,可是在董事長一聲號令說要集中各分公司的程式撰寫和制度設計,就全部掌握在總管理處。由於採取強制的作法,電腦化才能夠成功。
除了決心,領導者的認知和理念也很重要。你不要看董事長年紀那麼大,他可是非常先進的;1967年就是他說要開始電腦化的,用衛星傳圖也是他說的,我記得1998年時,我們都是用撥接上網傳圖,可是很慢,下載30頁,大概就是半個小時,董事長就說怎麼不試試衛星?我們那時候還想說怎麼可能,還質疑他,沒想到被他講中,後來找TVBS租借衛星,就成了。所以很多事情不要說不可能,不要怕人家笑你是瘋子。
台塑很重視管理合理化,這就是董事長的理念。從成立總管理處開始,董事長就一直強調,管理一定要追求合理化,這是台塑的中心理念。30多年來,追求管理合理化和制度最佳化,早已經融入到文化裡了,從上到下的觀念都是一貫的,所以台塑的人一看到一件事,就是想「有沒有辦法再簡化」;這已經是反射動作。大到用衛星,小到名片,都是如此。
以前名片到外面找人家印,100張100元,現在公司散布在全台灣,申請者直接鍵入電腦,由公設處處理,只要把姓名、職稱輸入電腦之後,這邊就直接批次列印,第二天就送到申請者那邊去。除了提高效率之外,成本也從100元降到30元。這已經是part of the culture了,我們看到每一件事情都是想能不能再合理化,能不能再電腦化。
什麼是管理合理化?就是如何把管理流程、所有制度精簡到最佳化。管理合理化之後,一定是想辦法納入電腦化,所以1967年台塑就已經陸續把管理納入電腦。現在外面所謂的ERP(企業資源規劃),在台塑早就已經做到環環相扣了。
e化沒有什麼了不起,了不起的是它背後的精神。如果管理沒有合理化,做e化是沒有用的。
就像我們跟廠商用Internet連起來了,我們都在想說一定要做到Just in Time,我今天傳送一個訂購單給你,我希望你明天就給我貨,可是只是e化,一條線連起來沒有用,我還是要背一個月、兩個月的庫存,因為你沒有辦法做到生產最佳化,單單台塑企業e化沒有用,我一定要協助下游廠商e化,他們內部管理也應該要做到電腦化,排程也要能夠最佳化,成本降到最低,用最少的人。
任何一個製造業都有所謂的6大機能,包括人事管理、生產管理、工程管理、資材管理、營業管理、財務管理。這6個機能一定不能片片斷斷做電腦化,很多公司讓各機能單獨去買套裝軟體,結果如何讓各機能環環相扣呢?
當然,除了領導者的決心和理念,還要有專責單位,來幫企業落實理念。你想想看,e化衝擊最大的是誰?一定是現場人員,因為他們會被節省掉,所以通常都很排斥。不過與其造成對立,倒不如讓他們參與檢討。
我們在這方面花了非常多的時間溝通跟洗腦,灌輸他們觀念,讓他們知道,哪裡可以節省,他們也可以找出來。我們的作法是,由我們當中心,結合現場人員,組成一個team,討論工作可不可以再簡化,可不可以再納入電腦化,這部份我們是用team work的方式,而不是用命令的方式,如果用命令的方式絕對行不通。
最近的財務合理化、會計合理化還有現場合理化,大家都很願意配合,因為他們已經接受這樣的理念。我們將多餘的人力安排到新擴建的廠區去,讓員工選擇要不要去,最後我們一個都沒有裁。
我想,針對各個企業都是如此,e化要成功,領導者的決心絕對是最關鍵的。
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。
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。」
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。
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。
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。
