創業者可以上手的微軟經驗
創業者可以上手的微軟經驗
1999.09.01 | 科技

自從微軟股票上市以來,全世界有關「微軟如何成功」的書,大概可以裝上一個貨櫃那麼多。
但如果拿起測度實用性的表尺一量,你可以發現:這箱貨櫃中99%的書都可以送入圖書館,只有約莫不到10本,可以讓你擺上案頭書架,10年受用。
這本輕鬆中帶點恐嚇意味的小書,值得你擺上「微軟啟示錄」的管理案頭。

**微軟鎖定的焦點在哪裡?

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你我都知道,微軟的成功,絕非來自於它的產品。它的視窗(Window)比不上蘋果(Apple)的作業系統,它的探險家瀏覽器(Explorer),也落後網景(Netscape)的領航員(Navigator )。
它的成功,一半來自於比爾蓋茲這個人,以及他讓2萬5000個同仁能夠跟他一樣思考、決策、行動的本領—這種本領,就是管理。
比爾蓋茲這個人,我們很難學習(如果你真的了解他,也未必想成為他),因為人格的養成90%靠天意;但是他讓眾人成為一支微軟思維鋼鐵兵團的管理方式,人人都可上手。
舉例來說,微軟不像一般公司,企業目標多得像行政院的施政方針,微軟是一家「聚焦清楚」的公司:它只有一個目標—主宰全球市場;它只雇用一種員工—最聰明的員工,它只因為一個理由付員工薪水—表現(微軟沒有年終獎金,更沒有三節加菜金)。

**「聚焦」和「速度」

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正因為管理焦點單—而明顯,微軟可以在講求速度的高科技戰場上瞬間凝聚兵力,風行草偃,也可以讓它在做錯事時迅速改變(還記得探險家「殲滅」領航員的故事嗎?)在這本小書裡,你可以確實學習到「聚焦」和「速度」的原則,以及實用的方法。
除了「方法」,這本書作者的「臭屁」與「自信」(這兩者往往是一體兩面),似乎更發人深省。身為微軟程式設計師,你可看到他字裡行間微軟文化的另一面—相信自己是最好,所以要做到最好。

**臭屁自信的員工其來有自

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他們會留在微軟,是因為自己的人生志業目標與微軟合為一體,而不是坐等股票從天而降(如果你真這麼想,掉下來的會是離職令),而微軟相信它的同仁是最好的,所以除了「表現」外,採取的是近乎放任的授權式管理,你可以光著腳丫在全公司走來走去,連比爾蓋茲也不會管你;微軟的程式設計師都擁有一個大窗景的獨立房間,你可以讓這個房間成為搖滾樂pub或熱帶雨林,只要你能順利交出程式。
企業經營從來不是一帆風順的事,產品可能有臭蟲,策略可能會做錯,但是有一個堅強管理所奠定的企業文化,卻使企業能勇敢跋涉泥淖,不斷成長。
這10年來,微軟每年的盈利率都超過30%(財星全球500大企業第一名)。你相不相信,即使比爾蓋茲休假到少林寺打襌一年,微軟的成績也不會掉下來,這就是管理文化的魅力。
你可以不喜歡微軟,但也不要跟成功過不去。
來,我們看書吧!

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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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