Sinanet搶先複製「矽谷模式」
Sinanet搶先複製「矽谷模式」
1999.07.01 |

新浪網(Sinanet)最近「又」增資成功了。這次是2500萬美元,相當於8億台幣,創下中文網站最高融資記錄。包括高盛亞洲(Goldman Sachs)、新加坡經濟發展部門(Economic Development Board of Singapore)等國際主流創投,都以實際行動表示看好。
新浪網是最早站上台灣、北美、中國大陸「兩岸三地」戰略位置的華文網站。在三地有根源深厚的「混血」身世:一九九五年,3個有台灣血源的史丹福大學生,為解海外遊子鄉愁,把中文資訊放在網路上,成立了華淵資訊網;一九九六年,台灣國際化最成功的軟體公司、趨勢科技總經理姜豐年,加入華淵創業團隊,第一次畫出華淵「全球華人媒體」的格局,也把華淵帶到台灣,成為台灣最早的商業化網站之一。

**不到半年,沸騰成「熱點」

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一九九八年底,擁有台灣、美國血緣的華淵,正式與中國大陸軟體業者四通利方合併。中、台、北美三地統一推出「新浪網」,完成「全球華人」Internet事業的最關鍵布局。今年初,姜豐年和四通利方總裁王志東,還力邀Netscape前任副總裁沙正治擔任執行長,執掌「兩岸三地」總體策略兵符。
新浪網在中國推出不到半年,就成為當地最受歡迎的「熱點」,經常在排行榜上名列前三位。
頁面訪問量(pageview)號稱突破210萬,每月以50﹪的速度遞增。
因為有了中國的市場、美國的資金、兩岸經營網路事業的頂尖人才,新浪網身價暴漲,預計今年年底在美國高科技股票店頭市場NASDAQ上市。
新浪網的確創造了華文世界裡嶄新的經營模式,它用大兵團陣式,結合跨國際資源,直接拉高競爭門檻。在美國多年,協助四通利方做財務規劃的上海創投家馮波認為,新浪網能匯集許多資金,是因為他們衝出了亞洲,做成美國式的deal。不離開亞洲,就有矽谷的模式,這是其他中國公司很難有的條件。

**未來接班人在中國

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王志東是新浪網在中國的靈魂人物。
四通利方總裁王志東,是中國科技圈裡一定要知道的名字。王志東廿四歲就寫出了Windows的中文平台「中文之星」(BDWin3.0),是中國少數商業化相當成功的軟體。姜豐年當初到大陸找合併對象時,看重的就是王志東曾在軟體產業成功的經歷。更令姜豐年印象最深刻的是,四通利方比華淵還早引進創投(Venture Captial)資金。談合併時,王志東手上還有500萬美金的現金。姜豐年也坦承,王志東是三地新浪網鎖定的未來接班人。

**學校沒東西,「街」上才有新技術

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王志東由北大一畢業,就被以中文排版軟體聞名的方正集團延攬。這個廣東青年沒有追尋多數北大同學的志向:念研究所或出國,因為他清楚,學校裡學不到新東西,「街」上才有新技術。
寫出中文之星後,王志東和幾個北大的同學合組公司「新天地」,用「中文之星」做公司品牌和「旗幟」,再以房地產或金融操作賺錢。擔任副總經理和總工程師的王志東,刻意迴避財務和管理的權力,專職於技術的投入。
沒想到,中文之星開始賺錢,反而房地產成為賠錢的包袱。公司於是出現中國式企業典型的內部矛盾和權力鬥爭,王志東痛苦的離開自己創業的公司。
這段經驗讓王志東看清了許多事實:他不能只單純的做個「技術人」,他還要學會做個「經理人」。
也因此,一九九五年,王志東就到矽谷和美國的創投基金聯繫,希望藉此引進西方資金,以及全新的企業運作概念。四通利方第一批引進650萬美金,成為中國第一個引進創投的高科技公司。
四通利方和華淵合併後,經營重點開始從軟體逐漸轉型至網站。
其實早在一九九六年,四通利方就已推出服務軟體客戶的網站「利方在線」,因為可以用中文在網路上聊天,大受網友歡迎。
倚著「利方在線」打下的網友基礎,新浪網在中國,一開始就掀起風潮。新浪網更以提供大量及時的新聞,在資訊貧瘠的中國土地上,吸引網民的「眼球」(eyeball)。

**2500萬美金,品牌行銷優先用

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許多同業批評,把別人做好的新聞或內容放在網路上,沒有太多附加價值。新浪網遲早必須創造自己獨有的價值。
不過,被國外媒體看好為「中國的e*trade」、進行線上下單服務的「上海在線」副總經理高利民認為,相對於從事撥接、通道(Access)服務的ISP業者,提供內容服務者(ICP)的門檻原本就較低,新浪網進入的內容服務領域,運用資金、管理實力把進入障礙拉高,也算是一種難以取代的價值。
例如,新浪網增資的2500萬美金,首要加強三地的品牌行銷預算,同時要與世界性的網站品牌進行策略聯盟,就是為了要拉高競爭障礙。
新浪網橫跨中、台、北美三地的結構,為新浪網創造利基,也創造難題。目前的經營高層,包括執行長沙正治、董事長姜豐年、營運長茅道林、總裁王志東以及台灣分公司總經理顏守俊,雖說是「夢幻組合」,但也難免有著組織指揮系統、權力結構的高度複雜。
一位在中國經營網路的業者指出,趨勢的姜豐年、四通利方的王志東與Netscape沙正治的組合,的確滿足很多華爾街人對「創造故事」的需求。但是「兩岸三地」的網站並沒有資源互補,沒有創造整合的綜效。
王志東坦言,這個前所未有的管理團隊,正在培養決策的默契。新浪網創造了一個過去不曾有的營運架構,既要非常國際,也要非常本土。「我們需要有大公司管理經驗的人、有人際網絡資源的人,帶著我們走出這一步,」王志東強調,在現階段沒有一個個人,能夠涵蓋全部,必須要借重團隊智慧走出新局面。
在新浪網北京沒電梯的四層樓辦公室裡,王志東侃侃而談從程式設計師轉型做老闆的歷程。他認為,兩者基本上都一樣是在做「資源管理(resource management)」,把手裡有限的資源,以最有效率的方式,組織整合以達到目的。「寫程式的人,只是陰錯陽差是個programmer,但骨子裡其實是個商人,就像比爾蓋茲。」王志東這麼說。
許多人也在期待與觀望,這位新浪網的未來接班人,中國的高科技業的金童,是否有比爾蓋茲的潛力,開創出華文網路市場的霸業與前途。

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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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