印度的新能源商機
印度的新能源商機
2008.01.01 | 人物

記得Y2K嗎?那隻小小的「千禧蟲」,在邁入西元二○○○年一月一日時,威脅了世界上數以百萬計的電腦,只因為沒有任何軟體程式提到如何處理這個新年份。

大家應該還記得那個唯一有充足的軟體工程師,可以以合理價格修改大量電腦程式的國家:印度。也不要忘了,正因為那次的巨大危機,啟動了目前印度的軟體外包事業——所以我總覺得千禧日應該成為印度的國定假日。

重點來了:現在印度即將擁抱一個比Y2K還要龐大的商機,我稱之為E2K。

E2K,為二十一世紀早期,數以千計的跨國性企業,為了達成「碳中和」或比現在更佳的能源利用率,所進行的一連串關於能源計畫與控管。而印度其實已經具備了大規模進軍此領域的條件。

第一次出現這個想法,是當我聽到麥可‧戴爾(Michael Dell)宣布戴爾公司(Dell Inc.)將在二○○八年底達到「碳中和」的目標。他說戴爾將會評估全公司所排放的溫室氣體總量,然後擬定計畫來加以減低、消滅或抵免這些排放氣體。

隨著碳稅以及碳排放交易制度的興起,將會有愈來愈多大型公司起而效尤,而這就是下一個巨大的全球經濟轉型。它將需要大量的電腦軟體,程式設計以及數據管理系統來檢測每家公司的碳排放活動,並且監督所有進行中的氣體減量或碳抵免計畫。猜猜看,哪個國家擁有最便宜的頂尖腦力來做這些工作?幾家印度的頂尖軟體外包服務公司,已經開始向E2K的市場自我推銷。

「Y2K做了什麼?」印度首席外包服務公司Infosys的董事長南丹(Nandan Nilekani)說:「Y2K是一個日曆上存在的日子,因此輕而易舉地匯聚了人們的注意力,它成了每個人心裡的最後期限。讓公司達到『碳中和』,當然不是類似這樣的確切日期,卻是大勢所趨。」

千禧年來臨時,有的公司採取戰術性態度,只進行最小幅度的軟體工程,但求過了西元二○○○年一月一日,電腦仍順利運作即可。有的公司則以更策略性的方式回應,宣稱「既然我們要重新整理所有的軟體程式,何不趁此汰舊換新,升級為更新、更快、更有效率的系統。」

這些公司不再將資訊技術看成營業成本,反倒是一項生財工具:可以利用更佳的資料管理系統來交叉銷售產品,加速新服務的推出,以及從事更有效率的庫存管理。

南丹認為,印度外包服務公司要贏得E2K生意的關鍵在於,向例如戴爾公司這類的跨國公司證明,增進能源利用率或達到「碳中和」不只是用來強化品牌及滿足法規的新成本,更可以是增加收入的策略性行動,並增加企業競爭力。

「策略性思考的公司會說:『既然我們遇到了問題,何不徹底利用這個機會來好好改革與整頓全公司的能源建設呢?』」南丹補充道,這些公司會利用ET,也就是能源科技(energy technology),「來降低原料成本、簡化物流、減少電力支出,並縮短供應鏈。」

當這些公司開始採取行動時,它們需要大量的資料管理服務,而且愈便宜愈好。所以也就開始了印度與E2K的相遇。

另一家印度頂尖外包服務公司薩帝揚(Satyam)的董事長拉于(Raju)則說:「我認為目前印度的外包服務公司的確擁有極佳的機會,」他並補充說,這種產業的實際規模將奠基於「跨國公司回應『碳中和』政策的速度與規模。」

為了能更有競爭力,南丹已經在Infosys的班加羅爾(Bangalore)廠區導入太陽能系統及其他能源技術。薩帝揚也計畫在他們充滿綠意的海得拉巴(Hyderabad)工廠實施類似的計畫,他們甚至已經擁有一座動物園。

IBM看來也朝此方向前進,他們知道即使那些印度公司拿下了所有的後勤管理工作,前端靠近顧客的部分仍然有許許多多的機會。

所以所有的家長們,告訴你的孩子:如果以後想要有份穩定成長的良好事業,環保顧問、環保設計師、環保建築師將會是大熱門——如果他們還會講點印度話,更是求之不得。(翻譯=陳松筠) 

隨著碳稅以及碳排放交易制度日漸興起,
將會有愈來愈多大型公司起而效尤,
而這就是下一個巨大的全球經濟轉型。
幾家印度軟體外包公司已開始向E2K市場自我推銷。
 

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓