在復甦行情中淘金
在復甦行情中淘金
2001.01.01 | 科技

原諒現在這些彷如驚弓之鳥的投資大眾吧!每個投資人,都驚惶失措地納悶道,自己該往哪裡去?經濟發展慢了下來,政治的前景不明,美好的昔日(隨便撿支股票、都享有點石成金之樂的那個年代),已經遠去了;原本的股王之王,現在卻一敗塗地。科技股?2000年的科技股掉了28.5%;電信股?滑落了32.8%。2000年的贏家,竟然是(水、電、瓦斯等)公共事業股、醫療股,和銀行股,直叫人跌破眼鏡!還有什麼比這更令人灰心呢?
嘿!開心一點吧。2001年的景氣即將復甦,前提是,你得先知道績優股要上哪兒找。先恭喜你,因為尋寶圖就在你眼前。

**選股技巧相對重要

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不用懷疑,現在要投資,是比兩年前困難得多;展望2001年投資前景,並不像2000年Nasdaq的驚險萬狀,也不會大起大落地像道瓊指數。基本上,美國的經濟是很健康的:參與本調查的54位經濟學家,預料美國2001年的經濟成長率是3.1%。緊張的投資人,可能會以攀升的油價,或者自由落體般的美元,構築出世界末日就要到來的連環場景。但是聯邦準備理事會主席葛林史班鎮守一旁,嚴防景氣滑落;而華府各方勢力雖不相上下,膺任總統的小布希,未來只能小心行事,但適度的減稅方案,應該是可被期待的。
華爾街指望的多頭是,在聯邦儲備率(Fed rate)削減後,可帶動景氣的回升。而主流派的華爾街投資人不以為然:只有32%的受訪者,認為2001年的股市會上揚。這是5年以來,最空頭的調查結果;不過現在的投資人,指望的已不是整體的景氣,而是本身的選股技巧。79%的受訪者認為,他們自己會比市場更高明。
股票要怎麼選?不妨先從非科技類高成長個股,以及小、中型資本額的股票開始下手。這些股票,有不少是屬於舊經濟的範疇;由於開放民營與善用科技,舊經濟吸引了新血輪,加入工業與服務業的行列。而考慮海外股的投資者,歐洲的股票,會比亞洲或拉丁美洲的股票更被看好。
雖然與2000年3月的最高點相較,Nasdaq已滑落40%。但是科技類股中,寫軟體的公司、製造資料儲存設備的公司,應該都會大發利市;甚至還可以在主機代管(web-hosting)和網路安全提供者(net-security provider)等.com類股中挖到寶。
如果這些類股都還不夠勁,那麼起落不定且富含.com風味的生化類股,保證讓你又愛又恨。生化類股中,已有350種正在進行臨床實驗的治療方法,又有充足的現金資助這些產品上市。長期而言,投資生化類股,應有豐厚的回饋。
2000年給我們的教訓是:世界一切沒有保證。1990年代咸認定「萬無一失」的好股,轉眼卻成了21世紀大陷阱。今日做投資,少不了的是研究、遠見、以及膽量。有了本專題在手,您起碼三者中有二;如何?就以此來展開新的一年吧!

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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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