【觀點】新創、企業忙「科技接水管」,為何跟風趨勢還是FOMO?
【觀點】新創、企業忙「科技接水管」,為何跟風趨勢還是FOMO?

年底到了,愈來愈多行銷場合開始講明年的趨勢,產業開始用市調、數據收集產生報告,而專家解讀報告並預測趨勢。

報告大致上可以從2個方向切入,一個是產業調查,一個是成長預估。產業調查那一端,就是彙整產業的這一方,會在哪方面增加投資?預期客戶會需要什麼樣的服務?

成長預估這一頭,就是看市場占比有沒有增加,消費者行為有什麼樣的改變?對比過去幾年的數據,拉出一條趨勢線。

產業調查只要取樣方法沒有問題,符合樣本數有效性,並且沒有誘因等偏差,那麼業界公司觀察需求方市場,可以說,雖然沒法量化,但可以知道整體聲量,雖不中亦不遠矣。而趨勢線的預估,就有很大的差異了,5年之後市場會達到哪裡,每一個調研單位對於數據解讀和預測方法都不同,可能會有倍數的差異。因此不要看到說,到2026年市場將會有多大,就把它當真了。

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許多行銷場合會從產業調查及成長預估2個方向預測趨勢。
圖/ Digit Spark 提供

新創、企業流行跟風,未必能撐到最後

很多新創公司做的題目,是符合趨勢的,最前面做出了Traction(這個名詞翻成市場牽引力,我還是覺得怪怪,大家都用英文比較能理解)或許能引起天使投資人的興趣,但是在趨勢到來之前,並沒有真正的商業模式,所以沒法做到轉換,最終沒有支撐公司的現金流而失敗。

所以許多人開玩笑說,創業跑在趨勢未走到應用之前,長江後浪推前浪、「前浪死在沙灘上」!許多新創的題目,一直到好幾年後,由後進市場的人做類似題目而獲得大成功,只能說,趨勢沒有錯,但要等到市場環境水到渠成了才能做。

雖然,在資本市場資金比較充裕的環境,新創一路深耕技術好幾年,可能都增資到第N輪,然後就推出一個轟動武林,對岸稱為「王炸(比喻隱藏到最後給人重磅消息的事情,源於鬥地主遊戲牌型的其中一手)」的產品,例如Open AI推出ChatGPT,你看是不是王炸了?

但大部分的創業環境,沒有這個市場條件,往後走18個月內一定要有支撐的現金流,沒法一直做趨勢上很夯的題目,所以就Pivot(指創業時的關鍵轉折)來Pivot去,最後還是無法產生營收,錢也燒完了。

企業也經常跟著趨勢做轉型,把趨勢上的名詞都放上了公司簡介,但其實這些名詞沒有一樣對於公司成長或客戶體驗是真的有意義的,都是為了做而做。

就以過去幾年常講的「大數據」來舉例,有些企業存不到2顆硬碟的數據量,來源也沒有增加,更沒有分析解讀方法,就這樣放在公司的資料庫裡面,連資料分析都做不好,更遑論產生什麼商業智慧(Business Intelligence),更有甚者,因為怕資料被盜,不敢上雲端,用各種安全方法把資料鎖在公司內網儲存單元,等於被束之高閣。

為了企業轉型,各種「科技接水管」活動,但沒有真的讓工作更便利,使用度自然也很低。「別人有、我們也要有」的思維之下,只是浪費了許多人力和時間而已。

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圖/ Shutterstock

FOMO再多都是浮雲,不如潛心研究

FOMO (Fear of Missing Out)翻譯為錯失恐懼症,指擔心自己的沒參與到什麼事情,所產生的不安與焦慮。因為這個世界變化太快了,擔心一不小心,就成了落伍的那群人。
某位股市名人的Podcast節目中,常常批評那些不做功課就衝進場的人為FOMO仔。

我光聽聞哈佛教授說:「AI不會取代人類,但使用AI的人會取代不用AI的人」,就感覺自己也快FOMO起來了。

朋友曾跟我說,FOMO有時候是好事,花時間看趨勢,至少比其他浪費時間的活動有意義。但是FOMO就是花大量時間在表淺的趨勢,沒有真正了解,只有名詞解釋飄來飄去而已。與其看這麼多趨勢卻不求甚解,不如花一些時間挑出哪些能有實際的應用,多花時間去潛心研究。

幾年前,我和當時國小的兒子,在東南亞搭乘鄉間火車,兒子看到小小一塊田裡,有很多位插秧的農人,他疑惑地說:不是有耕耘還是插秧的機器嗎?他們為什麼不用機器節省人力呢?

我回答他:當人力比機器便宜的時候,去買一台很貴的機器,有必要嗎?

不管是新創或企業,能解決什麼問題,才是參與趨勢、參與到什麼程度的最根本考量。

責任編輯:蘇柔瑋

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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