我沒有網址
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2001.07.01 |

一棟房子住上一陣,膩了或漏水或風水敗壞或鄰居有狗吠個不停或躲人,總找到一個捲舖蓋走人的理由。記不清搬了多少次,住址一直變,電話也一直變。一位幾年沒見的朋友輾轉要我的新電話,抱怨他的記事本有我十幾個號碼,不是打不通就是沒這個人,我說:「真是辛苦你了。」
我也沒有永久地址。
搭飛機填出入境表,永久地址一欄我習慣填馬來西亞,砂控越,古普下橫街9號,其實是我的出生地,也是租的。40年前,經營麵檔的父親在當時古普市最繁榮的中國城租下這間細長店屋的後半截,當做住家和製麵廠,前半截是別人家的籐器店,幾位潮洲阿伯每天  叭叭編織籐簍畚箕。隔壁是叮叮噹噹敲個不停的打白鐵佬。我父親在打麵床邊(真的跟一張床一樣大)單腿騎在又長又粗的打麵棍來回壓著麵團也是終日嘎嘎地響。加上家家戶戶的真空管收音機,潮洲戲廣東大戲時代曲輪番震天價響,我一雙小耳朵可真是不得閒……。
後來父親在郊區買地蓋了屋,我家便搬離了下橫街9號。已經快30年的事了,這門牌卻老揮之不去。想起我唸小學的時候,南洋多雨,小孩上學總被吩咐帶著一把大桐油紙傘,擔心弄丟,大人便用紅漆在傘面寫斗大的姓名和住址,天真的以為撿到的人會按址奉還。於是下雨撐開傘,嗅到桐油味看見自已的名字和住址,變成記憶的烙痕。如今中國城已繁華褪盡、冷冷清清,下橫街9號人去樓空,斑剝的黑漆木門不知何故貼了一張封條。出入境表的永久地址我填了一個不再屬於我的地址,卻又永久地住著我的童年往事。
這幾年,參加大大小小各類影展,或四處找錢拍戲,飛來飛去,不同的城市,換旅館,常在一張陌生的床上驚醒,不知身在何處何時,飄泊地像沒有住址的流民。逐漸又發現,不再有人有興趣要你的電話和住址,都在問你的網址。原來現代人擁有一台電腦就擁有一個家;揹著一個家世界跑。
很羨慕這些人,一個個光鮮優雅,走進一塵不染的機場商務候機大廳,各佔一隅坐下,打開薄薄一片銀灰發亮的最新款筆記型電腦,神色自若,貝多芬似的手指彈動鍵盤,我猜想一定是在跟另一個星球的生物進行秘密交易或戀愛。他們從來不抬頭看人一眼。我喝著急速咖啡機沖出來的Espresso,靜待登機時刻,分外寂寞。
我沒有網址。
因為沒有電腦。不會用又不學。都說電腦愈來愈聰明,愈來愈懂人性,對我來說終究是個機器,我向來害怕機器,我的經驗所有我使用過的家庭電器不知怎的壽命都會縮短。我曾試著學開車,戰戰兢兢一路沒事,卻在泊車時踩錯油門把停在前面的車撞得彈得老遠,從此不相信自已的腳有辨識油門和煞車器的能力。倒是學會了駕馭50CC小綿羊,載李康生招來一頓譏笑,騎了幾年都沒進步,看見馬路坑洞還撞過去。電動玩具我也只會魔術方塊,很悶。
回頭講電腦。它真的可以幫我劇本寫比較快嗎?萬一劇本完稿了,我手指尖一個不小心按到不該按的地方,那……?或者它忽然染上什麼可怕的病毒……。真人真事。世紀末前,馬來西亞一處偏遠小鎮,一名老婦人花了一輩子的積蓄跟人買了一瓶吃了可以解「千禧蟲」病毒的藥。龜莫笑鱉沒尾,我與這名可愛、又可憐的老婦人相去不遠。追不上時代?還是生錯時代?

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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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