工程創業家
工程創業家
2008.07.01 |

自一九七六年施振榮成立宏碁以來,台灣開啟了一波工程師創業熱潮。他們在大學讀理科,專業是電子電機或電腦,畢業後或留在台灣或出去留學,共通點是進入科技公司工作一段時間後出來創業。從電腦、周邊、通訊、半導體、液晶面板到太陽能電池,三十年來從一家公司到一整片產業,就這麼長起來。

工程家創業的社會意義

這些公司如今撐起台灣股市半邊天,創造最多就業機會和富豪,牽動台灣經濟發展,影響每年十萬考生選填高考志願,也讓台灣成為施振榮口中的「科技島」。

專門研究區域發展的加州大學柏克來分校教授安娜李.薩西尼恩(AnnaLee Saxenian)在一九九九年和我聊到這個話題時,強調她認為除了矽谷,台灣是全球科技創業最密集的地區。在美國《商業週刊》今年五月公布的「全球科技一百強」榜單中,來自台灣的公司占了十八席,僅次美國的三十三席,排名第二。

我稱這群人為「工程創業家」,本身既是工程師,也是創業家,他們趕上半世紀以來最好的時代,是資訊產業從冒出水到井噴的過程,學校所學和工業界做的是同一件事,沒有時差。一個好的技術人員,加上一些勇氣和商業思維,很容易就自立門戶。

來自台灣的陳五福,在矽谷十七年創辦了十六家公司,被封為「創業之神」,其中一家公司還高價賣給思科。

我在二○○○年寫過一篇文章,是關於五個先後自台灣交大畢業的學生到美國留學,各自在矽谷創業,巧合的是都在網路領域,而且挑戰的對手都是思科。

這群前仆後繼、跨度將近三十年的工程創業家們,改變了台灣與世界的距離,也改變了他們自己的生涯軌道。原本應該進到研究單位的實驗室,或者到大企業的一個部門裡頭,安份地當一個小螺絲釘,幹到退休。但是時代的大浪打來,沒有人能安穩地在水裡游泳,卻也給了一群想出頭的人巨大的浮力。工程創業家除了產業和經濟上的價值,背後還有更大的社會意義。

首先,它讓台灣五十歲以下的人相信,成功不靠機率、運氣或關係,而是憑自己的本事,這種集體自信是非常寶貴的社會資產。年過五十的張明正所創辦的趨勢科技,是全球有名的防毒軟體公司,股票在東京和紐約都上市。他曾感慨地告訴我,在他剛踏入社會的那個時代,要想成功不外乎有特殊關係或拍老闆馬屁,對年輕人非常痛苦。創業是他這一輩子最重要的救贖,得以把自己的能力完全釋放出來。

落實平等企業文化

其次,工程創業家落實了平等的企業文化。科學講求數字和事實,不講年資和輩份,老闆說的不一定對,新人也未必一無是處,一切看專業和績效。這和傳統由上而下的組織完全不同,拍板不是看你是幾把手,而是手上有多少調研和證據。如果不這麼做,競爭對手很快就會超過你,好的人才也留不住。施振榮當年在宏碁主持會議,經常被年輕工程師挑戰甚至推翻,上台把他寫的東西擦掉,寫上自己的想法,但施振榮不以為忤,他清楚寧可讓你痛苦的人來自公司內部,而不要來自外部。

第三,是風險共擔、利益共用的「員工暨股東」模式。台灣的科技公司自一九八○年代開始,實行員工分紅入股制,把一部分工資用股票代替。至於股票發多少,要看當年公司獲利情況。這是出於公司在初創階段,盡可能保留現金在手上,以因應擴張需要,而把一部分要支付給員工的延後發生。如果公司賺錢,有可能年終紅利就等於三年工資甚至更多;如果不賺錢,分紅也就變得很少甚至是零。這種作法,源於美國企業的股票選擇權制度,但在台灣改良後大行其道,許多年輕人甚至不畏低薪而奔著願意給更多股票的公司而去,用自己的青春搏一把。

到今天,工程創業家的熱潮已經淡去,但這三項精神卻內化為社會的一部分。任何企業能否爭取到優秀的人才,這三項必然是被檢驗的指標:它能否讓人才保持自信,而不是靠逢迎拍馬;它能否讓各種聲音意見被表達,而不是官大學問大;以及它是否有夠吸引力的分紅計畫。

過去十年,大陸也興起一批工程創業家,從丁磊、李彥宏到施正榮,在中國社會頂起一片寬廣的天空。中國今年有七家公司進榜「全球科技一百強」,僅次於美國和台灣,很可能在幾年後就會超過。台灣現在贏過大陸的,不是在哪一項技術上領先,而是工程創業家文化的進一步深化。

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