平安夜,.com墜落地球……
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2000.02.01 | 人物

今年元旦,當全球隨著時區倒數計時,資訊公司無不緊張,觀望千禧蟲會造成什麼危害,結果比想像的輕微許多,總算鬆一口氣,代表人類終於共度難關,這是無數的人投入無數的小時所努力的成果。
去年底《時代週刊》(Time)選了傑夫‧貝佐斯(Jeff Bezos)為當年度的風雲人物,使得電子商務成為世界頭條新聞。聖誕季節又傳出消息,宣稱網路採購的金額是前年的3倍。這樣大量快速的增加,其實也出現了很多問題。從很多的媒體報導看來,有兩家公司是表現比較好的,它們是Yahoo和Amazon.com,但是其他的公司所碰到的問題,也許是我們未嘗想像得到的。

**市場效率隨網路加速?

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由於交貨亂成一團,在聖誕季節過後,產生很多糾紛,有的是沒收到貨,有的要求退貨,造成了大大小小不同的危機。一些剛跳進網路的公司,趕上了聖誕季節,結果卻不如理想。在《新聞周刊》(Newsweek)一月中旬這一期,就舉出兩個例子。一個是專門提供食品的公司Cook Express,它碰到的問題是,雖然準備得極其周詳,但一發現反應不熱烈,整個聖誕活動就宣告停擺,無法持續。另一家Value America Inc.也是由於無法在聖誕季節推出足夠吸引顧客的產品,使得全年營業額反而下降了9%,還宣布要裁撤40%的員工。類似這樣的例子層出不窮,預計會有50到100家公司,將遭逢比較大的問題。這給我們的警訊是,電子商務固然非常熱門,但並不表示跳進去都會經營成功。顧客的選擇非常多,也許成功的愈來愈意氣風發,新進的卻難以入門。由於這樣的緣故,美國電子商務的相關股票,在一月五日時,比十二月的高點跌了30%。而除了炒熱的電子商務話題,在《新聞周刊》也有「Dot.com Falling to Earth(電子商務公司墜落地球)」這樣的標題,開始出現,足見世界變化有多麼迅速。

**聞道有先後, 術業有專攻

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從貝佐斯的報導裏,指出成功的特質,要有先佔創新的點子,而且更重要的是,他要有執行的能力。貝佐斯自己就說:「你除了要有很好的點子,還要能夠去執行。」因為現在愈來愈不缺點子,反倒是執行上產生很多問題。貝佐斯在公司的管理行事風格,也與眾不同,其一是重視速度,決策快,執行也快。而對員工來說,這個領導者不只是激勵他們,他簡直是「佈道」(evangelizing),想到好的點子,就在組織裏「傳教」,使員工用新的方式嘗試新的事情。
再看看成功的公司。AOL(America Online,美國線上)策略聯盟動作不斷,從去年十二月開始,先是和惠普(HP)進行大規模的共同行銷(co-marketing)策略聯盟,再和美國最大的Wal-Mart(威名百貨)策略聯盟,備受矚目。Wal-Mart每週有1億名顧客人次,客戶的平均收入是每月2萬5000美元,雙方認為潛在市場極大。AOL希望能夠取得Wal-Mart客戶的相關信用卡資料,Wal-Mart則希望得到AOL在網路經營的經驗。這項合作促成AOL的股價再度大漲。今年一月,AOL又宣布和華納(TimeWarner)合併。華納這麼一家歷史悠久的知名媒體公司,竟由AOL併購,只因為AOL市值遠超過華納。
這個產業,還在震盪;堅持與學習,是避免墜落地球的最佳方法。

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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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