哀鴻遍野,慈善網貢獻心力
哀鴻遍野,慈善網貢獻心力
1999.10.01 |

九二一大地震後,滿地瘡痍的災情,令人難以目睹,但值得欣慰的是,災後民間自動自發的援助活動,一波接一波,尤其各式各樣的捐款活動,持續加碼的捐款數字,令人備感溫馨。
網路捐款加入募款行列。從災後第二天九月廿二日起,包括TVBS、資迅人、聯合勸募、聯合報及蕃薯藤等紛紛推出線上信用卡捐款服務;利用電子商務的線上付款機制,提供網友們一個更直接表達關懷的管道。
在這次大地震中,台灣第一次意識到慈善網站的角色與機能,但在國際上,許多慈善機構早已利用網路媒體作為其傳播訊息和與捐贈者互動交流的工具。眾人皆知的國際紅十字會或是以援助第三世界孩童著稱的Oxfam、Save the Children及世界展望會(World Vision)等慈善組織都在其網站上公布豐富的援助及需求資訊;並同時提供意見討論群或電子報的互動管道;當然,更少不了線上的捐款服務。

**捐款帳目、出處一清二處

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其中世界展望會在此次地震發生後,除了派遣人員來台援助外,在網站首頁也有特別的報導,並讓有心伸出援手的各國人士可以透過其線上捐款機制發揮愛心。
世界展望會的主要任務之一是幫助第三世界國家貧苦孩童。如同許多的國際性非營利組織,展望會將募集的金錢幫助許多他們實際接觸過的受困孩童,對這些小朋友來說,一筆金額不大但持續性的捐款可以讓他們完成基礎教育,未來成為另一份更直接實質的援助力量。
要使捐款行為不只是一時的衝動,而能成為不斷延續的支柱力量,就得幫助捐款者知道,他(她)們的錢到底用到了什麼地方。瀏覽展望會的網站資料庫,可以查到所有登記需要援助孩童的基本資料和他(她)們的照片;有了根據各地區和國家分類的孩童資料,以及這些孩子最迫切需求的文字說明。
透過這樣的方法,不僅使參與者更有參與感,也使勸募成為更可長久的一個活動。告訴捐款人,每捐出22塊美金可以改變一個孩子的命運,拉近了施予者和受施者間的互動距離,這讓捐款者在填寫信用卡資料和捐贈金額的同時,也感覺得不光只是在「捐錢」,而是幫助一個孩子。
此刻,您是否也開始心動,想要有所行動。希望這些的救災網站們能夠更拉近我們與災民們間的距離,不再只是捐款的累積金額,而是災民們的笑容和安慰。

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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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