維基經濟下的台灣危機
維基經濟下的台灣危機
2007.08.01 |

今年六月三日龍應台基金會主辦的思沙龍座談會上,台積電董事長張忠謀認為,台灣企業首要命題是創新商業模式,而非兩岸開放。大家都知道,台灣的成功經驗起自於代工,久而久之,台灣在國際經濟上也就自我限定於此一角色。當這種角色所帶來的利潤愈來愈低的時候,台灣並沒有尋求轉型,而是在一樣的商業模型運作之下,變本加厲。最後產業利潤愈來愈低,員工工時卻愈來愈長。

當中國崛起,台灣承續傳統的思維,看到的是夕陽產業的脫困之機。但英特爾(Intel)在大連設廠卻有著明顯的遠見。如果我們了解英特爾始終掌握開放式創新策略,不僅是一家生產工廠,也是價值中心的話,就可以非常清楚,它這一步棋,絕對不是著眼於節省成本,而是搶著占領一塊開放式創新的處女地。中國有的不僅是廉價勞工、大學知識份子,更重要的是「未來」。現在大家可以同意,關係或關聯的建立,包括顧客、供應商、員工,在維持競爭力上,比創新更為根本,也更為長久。而根據佐格比民調機構(Zogby International)的調查,美國有四分之一的人認為,未來十年,中國將成為創新發明的世界領袖。

然而,要讓台灣的眼光從短視的「兩岸開放」轉變成創新商業模型,卻又是臨淵羨魚。首先,我們習慣線性合作,只有上下游的連接,或同業之間的扶持,缺乏創造與拓寬價值的廣度。在生產上的創新是游刃有餘,但對於產品、甚至組織的整體規劃卻一籌莫展,但這些才是讓企業在當前國際商業環境中存續的關鍵。品牌管理就是一例。品牌所蘊含的是整體的組織文化,因此也絕對不可能以購併得來。
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善於要求員工卻吝於分享**

中國人有所謂「海納百川,有容乃大;壁立千仞,無欲則剛」。照理說,這種分享的胸襟,和將全球視為研發的平台、研發人員不必一定為我所控管的開放創新,不謀而合。然而,華人企業的經營模式卻往往反其道而行:對分享興趣缺缺,但充分運用中國人勤奮努力的個性,極度開發(exploitation)人力資源,卻成了保持競爭優勢的唯一方法。

事實上,台灣產業居於科技產業鏈當中風險最高、報酬最少的位置,也有其苦衷。單打獨鬥、激烈的競爭,使得企業不得不現實功利、求速效而失遠利。這使企業不欣賞任何一項離開目標的研究。而台灣企業往往離不開降低成本、銷售業績,這些短期、量化、與遠景無關的目標。狹窄思維積重難改,結果就是企業無法推動革命性的研發或商業模型的改良,只能就在最低水平享受微薄但可能量大的利潤。

這種欠缺創新的企業文化,當前遇到了一個更為嚴峻的難關,就是創新的周期愈來愈短,創新者與非創新者的差距將會愈來愈大。過去一家創新公司要能夠達到在國際上呼風喚雨的地步,沒有幾個十年是不行的。例如一八七六年貝爾發明電話,但電話真正成為全民的工具,發揮具體的商業效能,恐怕是二次世界大戰之後的事了。然而,現在科技要達到那樣的程度,所需的周期明顯縮小。用經濟學的術語來說,就是創新的時間邊際效益比以往更大。

沒有創新的傳統難以劇變

不但如此,創新的風險比以往更低。例如一八八○年代美國出現前所未有的鐵路熱潮,但一八九○年代卻是美國歷史上公司破產最多的時期,因為鐵路的投資太高,一旦挹注資金,就無法轉型。但現在不同,透過開放式商業模型,公司可以迅速調整經營方針,歷史包袱不再成為新組織的負擔。受惠於這種邊際成本遞減的效益,使得創新更為值得嘗試。然而,如果企業長久以來沒有形成創新的文化,驟然創新,談何容易?

今天Web 2.0、甚至過去的Web 1.0之所以為人樂道,就是因為它們在既有體制之外創造了生機,但如果它們永遠處於商業的邊陲,無法成為現有企業致勝的手段,就會很快失去動能。Web 2.0尤其重要,因為創造力在Web 2.0的回饋比起以往更大。不管是合作對象還是顧客來源,都透過Web 2.0向全球無限延伸。

大家也許知道摩爾定律:每十八個月,CPU的運算能力加倍。如果摩爾發現這個定律,但他所創立的公司並不是設計以適應它,那麼英特爾就不過是另外一家普通的科技公司罷了。但摩爾看到了此一趨勢,而英特爾的開放式創新設計,就是以靈活變化為特色的新商業模型,用以配合他對計算機能力的預測。

所以Web 2.0固然帶給我們很多驚喜,但這機會是給全球的。當我們正準備運用Web 2.0出奇致勝,全球也一樣看到了這個機會。根據網路效果,誰能夠快速轉型,首先行動,誰就脫穎而出。台灣企業的僵化體制、在適應變化上較歐美公司為弱,讓我們為台灣的未來擔憂。 

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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