錢本哲學vs.人本哲學
錢本哲學vs.人本哲學
1999.11.01 |

工業革命之後,大量生產的時代來臨。一九一一年,美國的工程師泰勒(Frederick W. Taylor)出版了一本影響深遠的著作《科學管理的原理》,其要旨為:任何工作者都可以用時間與動作效率來分析,然後分工成獨立的單元,由受過訓練的專業人員執行;管理者最重要的任務,就是激勵和控制員工,確定各分工之間能夠維持協調。
第二次世界大戰結束後,經濟蓬勃發展,創造了大量的市場,而使企業資金成為關鍵性的策略資源(機會無限、資金有限)。公司因此發展出複雜的預算與策略規劃制度來主導資金運用,而為了控管這些制度與決策流程,公司總部的規模日益龐大,公司和員工之間開始發酵出新的關係:在強調效率的過程中,管理的重心變成資金的分配與控制,員工只是可以被替換的工具而已。一九五六年,社會學家懷特(William Whyte)撰寫了《組織人》(The Organization Man)一書,清楚地闡明了企業如何為了便於控管而維持員工的一致性,以致於壓抑了他們主動精神和創造潛力。

**看不見的手,維持平衡?

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讓這個現象雪上加霜的是經濟學家的市場理論,他們假設人人以追求利益為目標,而將企業和市場劃分為彼此敵對的雙方。市場的一方代表社會的利益,期望自由競爭以享受最大的「消費者利益」。企業的一方代表公司的利益,努力營造競爭障礙以保護最大的投資利益。在「人人追求自己最大利益」的前提下,由「供需法則」這隻「看不見的手」來維持市場機制的運作平衡。
波特教授(Michael Porter)被奉為「競爭力大師」,其理論即認為:公司恆與供應商、顧客、競爭者、以及潛在的競爭者處於抗衡與對立,而管理階層的挑戰,就在於如何使敵對者處於劣勢,而從產品的價值中為自己獲取最大和持久的利益。經濟學家這種理論所隱含的假設就是經濟大餅的尺寸是固定的,競爭是零和的遊戲,因此企業的利潤必定與社會的利潤衝突,須由市場來制衡,並美其名為「市場經濟」。

**「市場經濟」,是名詞的誤用

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慶幸的是,經濟學家這種看法並不符合發生的實際狀況。《以人為本的企業》(The Individualized Corporation)一書的作者巴雷特(Christopher A.Bartlett)和高學爾(Sumantra Ghoshal)在長達六年的研究之後發現:「過去一百年來,人類的生活品質之所以能夠史無前例不斷地改善,最重要的原因,就是公司能夠持續地提升其生產力,及創造新產品和服務的才華。就像諾貝爾得主塞門(Herbert Simon)說的,把現代社會稱為『市場經濟』,是名詞的誤用。他認為現代社會主要是一種『組織經濟』,也就是大部分的經濟價值並不是在經濟學家們理想中完全自由的市場裡,透過最純粹的競爭而創造出來的。而是在很有效率而功能健全的企業裡,透過龐大人力的集合運作,並在組織整體的大方向協調之下所創造的。」

**人本哲學的管理策略

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換句話說,經濟學家過去認為「企業只是一個經濟實體,其目的在於利用顧客和供應商來獲取最大的價值」,這樣的觀點已經不符合時代。企業應被視為維持現代社會進步最重要的機制:其為社會所創造的價值乃是提升大眾生活品質的重要動力。在這樣的理念之下,傳統的管理階層把重點放在策略、結構、和制度上的「錢本哲學」,必須改變為以「目標、過程、人才」為主的「人本哲學」。
以市場的角度看待自己的公司,自然也會以市場的法則來對待自己的員工,而當每一個員工都只為了自己的利益來做事的時候,公司就失去成為現代「社會機構」的意義,因為人們在市場中必須先看到自己的利益才會去交易,但是市場本身並無法創造新的價值。公司為了要創造新的價值,必須犧牲某些「市場效率」,把資源用在無法立刻產生最大「市場報酬」的地方。

**新經濟時代的企業觀

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讓人興奮的是抱持這種哲學的公司(如:3M、ABB等)其長久的績效反而超越了只相信「市場法則」的公司(如:Norton、 Westinghouse等):因為「人本哲學」公司的員工們較善於以合作的精神整合必要的資源來創造新的價值。
「網路新經濟」的來臨讓經濟學家們大為恐慌,因為許多舊的經濟理論不適用了,而「新經濟」發展的速度又快得超乎想像,其渾沌(chaos)與荒謬(absurdity)不是慣於理性與邏輯思考的傳統經濟學家所能理解與掌握的。MIT的梭羅教授說:「世界已經變了,我們必須跟著一起變;(公司應)說服自己不能再只為了個人利益而投資,而要為人類社會的長遠發展而投資。」秉持「人本哲學」的企業,終將「永續長青」。

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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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