楊小仲換跑道創造峰迴路轉
楊小仲換跑道創造峰迴路轉
2001.03.01 | 人物

記得剛踏出校門時 ,同班同學大多都有三、四個工作同時等著 ,」大學主修水利工程,創辦誠信致勝資產管理公司的楊小仲回憶,1975年剛就業時,正值政府推動十大建設等公共工程,當時的房地產業如同現今的電訊業盛況,是人人稱羨的當紅炸子雞。
十年河東,十年河西,當年炙手可熱的產業,如今卻在谷底盤旋已久。「我知道必須轉到一個人家需要的產業,」年近50的楊小仲所選擇的「有需求」產業,正是近來的熱門議題「不良資產管理」。

**無心插柳的職場際遇

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過去10年,楊小仲遇上三次企業財務危機事件,最初是自己所任職的公司,接著是幫朋友公司解決問題,當第三次碰上類似事情,「三折肱而成良醫」的他,短短3小時便規劃出解決方案,也因此醞釀他成立專門處理「企業危機」或銀行逾期放款的公司的想法,「一則可減少社會失業,二則有市場利基,」透過各種方式活化不良資產,便是楊小仲創立誠信智勝資產管理公司的初衷。

**與「律師」陳水扁交手

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談起這段由建築業轉換跑道的往事,有陰錯陽差,有滿腹心酸,但更多的是硬著頭皮,邊做邊學,希望早日化解僵局的信念。其中讓楊小仲記憶猶新者,就是第一次公司面臨財務危機,之後連陳水扁也參與其中的經驗。
事情發生在1981年,楊小仲在所服務的建設公司擔任開發部與業務部經理,正參與台北市松山區佔地萬坪的建築案,卻碰上合建地主發生財務危機所拖累,整個建築案因此停擺。某些賠上過半積蓄的債權人,氣得找黑道介入討債,公司高層嚇得不知如何是好,就這樣連躲帶拖,延宕了2個月仍無解決方案。當時的楊小仲,既不是股東也非公司負責人,但身為公司幹部,面對前來討債的建築小包商,於是他試著找當時債權人代表律師陳水扁商談。
然而,就事論事的陳水扁,見到他的第一句就問,「你既非股東也非負責人,那公司是否有委託書給你呢?」沒有委託書的楊小仲,在陳水扁辦公室待不到5分鐘,就被下了逐客令;步出律師辦公室,小包商聽到楊小仲就這樣毫無結果出來,甚至不諒解地連「你這個爛人!」等氣話都衝口而出。
即使與陳水扁的首次見面,是如此愕然地劃下句點,但抱著「事情總得解決」想法的楊小仲,仍不放棄地先從自己公司開始協調,「萬事起頭難,只要有誠意,雙方建立信任感後,接下來就容易多了,」在之後的折衝會議,楊小仲與陳水扁等債權人代表律師逐漸建立共識,事情也自此出現轉機。

**燙手山芋以喜劇收場

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當時不收分文接下此案的陳水扁,正值競選台南縣長失敗,妻子又因車禍癱瘓的人生谷底。在這事情的討論過程中,不免有債權人失去理性吵鬧不休,面對爭吵,陳水扁總會不假辭色告訴委託人,「楊先生很有誠意來解決問題,你們再這樣吵下去,我看今天就解散別討論了,我家裡還有老婆要照顧呢!」楊小仲回憶起這段往事,「許多律師不願得罪客戶,但陳水扁是屬於很敢講的類型,」而這件事最後也在銀行取回債權,房屋繼續興建,住戶取得產權並交屋,承包商也取得工程款後落幕。
父親過世得早,初中時代曾有段時間寄住在育幼院的楊小仲,總相信在逆境中反能激勵人更上層樓,而即使年近半百,唸書仍是他每天最重要的事。
目前正撰寫博士論文的他,每天清晨必開收音機學英文,不論查英文單字、通訊錄、個人記帳本,都透過一只不及巴掌大的哈電族完成。雖然不是使用新潮PDA,也不是走最當紅的「科技新貴」之路,但由楊小仲身上,我們看到一位時值中年,任職台灣傳統中小企業的專業經理人,不斷提昇自我,尋求另一片天的真實故事。

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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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