生意,在理性與野性間……
生意,在理性與野性間……
2008.04.01 |

南半球,秋天三月,站在澳洲墨爾本亞伯特公園的F1一級方程式大賽主觀景台旁,二十二部賽車引擎聲浪震耳欲聾,當第一竿位的車手領頭衝出(即便你帶上了耳塞,也承受不住這巨大的音壓),每年三十到三十五億歐元(約新台幣一千五百億元)的生意,就拉開序幕。

沒有任何一種運動會是「文雅」的,但F1賽車則是另一種的「狂野」,是這種整合「科技」、「理性」與「資本」,卻又無捨地放縱於「速度」中的智性、深層狂野,每年吸引了全世界十億人口的觀戰──僅次於世界盃足球賽與奧運會。你可以這麼說:F1賽車運動的車隊,一年中大半的時間是投資於各種高度理性的計算中,在國際汽車聯盟(FIA)畫定的規則(formula,例如車重須超過六百公斤、賽事中不得更換車輛)下,處心積慮地開鑿出性能與速度的優勢,其中絕無感性與浪漫。當車手把這輛科技結晶開上賽道之際,所有人卻都期望他能超越理性的框架,以獨一無二的衝動、勇氣和機運來取勝。

這樣的賽事「方程式」,和現代城市中經濟人的生活內容再也相似不過──要完成一件工作,得預做萬般理性的準備。而在完成工作的剎那,卻又要求你掙脫瞻前顧後的束縛,福至心靈地放手一搏。或是如此巧妙的隱喻機制,F1運動獲得了全世界上流中產階級的認同(唯一能穿透歐、美、亞洲的職業運動賽事),成為了「知性貴族」的浪漫表徵,與號召下層階級的足球運動恰成鮮明對比。譬如掃描看台周遭草原活動區四處集結的「法拉利加油團」(紅色的上衣、旗幟、紋身或臉上油彩),他(她)們穿著Prada的涼鞋、肩繫LV的背袋,再加上一付Boss或Chanel的太陽眼鏡,已是標準化的符號裝備。

雖然國際汽車聯盟為F1訂定每年的競賽規範,以維持車隊間的競爭平衡,但整體賽事的營運與商業權益,是歸屬「第一方程式集團」(Formula One Group)所有,這是一家由美國財務基金公司Delta Topco、投資銀行JP Morgan與Lehman Brothers,再加上英國籍的昔日賽車手、當今經營者的艾克雷斯東(Bernie Ecclestone)家族所共有的控股公司(艾克雷斯東雖僅持有小股,但卻以其老謀深算的經驗執掌經營權),錯綜複雜地掌管著由競賽、授權到轉播的大小事宜。

根據官方財務報表「Formula Money」的統計:圍繞F1賽事的直接營收來自四大主力:車隊的投資、企業贊助、電視轉播權以及主辦賽道繳交的權利金。以二○○七年為例,提供F1所有車隊賽車引擎、同時也自組車隊參賽的六家企業(法拉利、賓士、寶馬、豐田、雷諾、本田)就投資了九.二億歐元;其次,包下車隊廣告代言的贊助商們投注了五.九億歐元;電視轉播權的收入則有二.七億歐元;最特殊的,當屬F1獨有的「承辦權利金」,每個國家的賽道(通常都獲得當地市政府的補貼,因為賽事會帶來巨額觀光收入)必須向F1繳交巨額權利金,此一部分收入達到近二‧五億歐元。而在今年,新加坡更破天荒地以近一億新加坡幣(相當四千六百萬歐元)的代價,取得九月底第十五站的主辦權。以上的數字,僅是「第一方程式集團」的直接營收,不包括參與企業或城市藉F1賽事或符號運作,所帶來的間接收入。事實上,企業藉由F1獲得的效益十分驚人──ING的故事就是好例子。

荷蘭金融巨人ING雖然是《富比士》雜誌世界兩千排行中第十大的全球企業,也是《財星》雜誌世界五百大企業中最大的財務金融公司,但這家於九○年代末透過幾樁關鍵購併方崛起於世界金融舞台的公司,在歐洲市場外並沒有獲得與其地位相對稱的品牌意象與市場認同,ING位於英國的行銷主管們因此決定自二○○七年起開始贊助F1賽事。

「贊助」是一項昂貴的投資──在三年合約期間內,每年必須投入五千萬到一億歐元,因而ING必須精打細算的從「最佳效益」出發,擬定「使用F1的最佳策略」。第一年,ING把這筆錢集中於三種主要形象工具:車隊(雷諾車隊允諾配合ING重新設計白、藍、橘色的新賽車外觀)、賽道周遭廣告牌、大獎賽冠名權。之所以會集中於此三項目,乃因電視轉播必然會轉播到賽車與賽場中的巨型看板,而「冠名」則牽涉到當地的ING可與賽事結合做各種行銷活動。連續兩年,ING都買下墨爾本F1的冠名權,因為ING評估澳洲的退休人口將是潛在的「黃金顧客」,而F1是把顧客拉近ING的最佳觸媒。

一年下來,ING對結果十分滿意,國際行銷部主管伊莉貝爾‧康納︵Isabelle Conner︶攤開數據:藉由F1,ING品牌得以在三十個國家中的七十四個電視頻道曝光、獲得五十家平面媒體的報導、出現在八十五個入口網站,光是於電視畫面曝光的一萬四千二百八十九秒,媒體效益就值四千三百萬歐元。最終在針對三十二國一萬六千名受訪者所做的效益調查中,ING發現企業的「品牌認知度」(brand awareness)提高了七個百分點,達到七四%。其中有二五%受訪者承認「現在我開始更喜歡ING」,而有二九%的人將會在「未來的十二個月中,購買ING金融產品」。「這是第一年,今年我們要快速針對這些爭取來的新顧客,趕快做生意,」康納指出:「投資F1,不是花錢,而是想辦法賺錢。」

下午四點半鐘,激烈的賽事結束,二十二部賽車中只有六輛跑完五十八圈全程,大批的車迷翻過賽道旁的鐵絲網架,擠進香檳頒獎台前方,更多的人在跑道上俯拾賽車輪胎留下的橡膠碎屑,現場的澳洲車友笑著說:「賽後翻牆是比賽的一部分,沒有了它,比賽沒有完結。」也許這就是職業運動文化經濟學的最佳第一課:聞一聞那焦灼的氣味,覺得整個墨爾本都澎湃起來!

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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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