打好人才地能愈跑愈快|數位時代 BusinessNext

二○○一年年底，中國在加入ＷＴＯ後頒布《外資保險公司管理條例》，隨後正式開放保險產業，但是其中的五三二條款（即外資保險公司得具備五十億美元的資產、三十年經營經驗及大陸代表處設立必須滿二年），卻卡死一大批台灣有意進軍中國的保險公司，因為當時符合這個條件的台灣壽險公司屈指可數。

但是台灣的保險市場當時已趨於飽和，同時成長幅度有限，因此所有人都知道中國是下一個決勝戰場。

具備同文同種的優勢，外加台灣保險從業人員在各方面的經驗優勢，既然公司過不來，即便是以個人身分，如果能來，也將義無反顧。因此，在二○○五年國泰人壽正式取得進軍大陸的台灣首家壽險公司之前，台灣壽險人員實際上就曾經有一波遠征中國的紀錄，只是那是一段相當慘烈的過往。

挖角風破壞市場
二○○二年，中國平安保險公司推出「龍騰計畫」，徵召超過五百位的台灣壽險業精英至中國發展。五年後，根據現為宏利人壽總經理的王天運預估，「目前還留在大陸的僅約十多人。」這也等於九成五以上當時遠赴中國的台灣壽險業精英，都在這次遠征中陣亡。

「因為挖角其實對這個市場是種破壞，」國泰人壽上海有限責任公司董事總經理張發得認為，中國保險市場最大的問題就是發展過快，本土公司不僅沒有足夠的管理人才因應，外資公司也沒有足夠了解中國市場的人才，所以如果這些公司不靠挖角的話，就沒有人能主持。而就近的台灣保險人才由於質量俱佳，又同文同種，因此從台灣挖角也是必然的結果。

「但是這些從別的公司挖角過去的人才，文化整合就是一大考驗，」張發得認為，這些公司最後將同時面臨到缺人甚急與用人磨合的雙重嚴重問題，「這就造成公司營運的空轉，也浪費了人才。」張發得說。
正因為這種急就章又單槍匹馬的失敗經驗，即使於二○○五年一月首先取得台灣第一家壽險公司獲准進軍中國的殊榮，國泰人壽並沒有出現急速擴展的大頭症狀。

「因為台灣壽險業最大的優勢就在於人才庫充足，這是外資與中國本土保險公司最欠缺的部份。不過，台灣壽險公司一定要以大兵團的方式作戰才有機會。」張發得說。因此，國泰人壽為了能迅速搭建公司組織架構，並讓業務與企業文化能順利跨海移轉，決定不計成本採用整廠輸出的方式，由台灣派駐平均年資高達十二年以上的各類行銷管理幹部遠赴中國。

堅持自己培育人才
「因為壽險是人的公司，沒有這些人，公司就沒有辦法動，」張發得透露，包括人事行政、財會投資、精算、法務、業管、核保、審查、醫療專業、培訓人員與ＩＴ系統等主管，國泰人壽調往中國的台籍幹部，一出手就多達八十六位，堪稱是台灣金融服務業跨海遠赴中國經營的最大手筆。

再來就是透過這些台灣資深幹部在中國進行招募與人才培訓的打地基工程。「保險業就像堆積木一樣，一開始都是很慢的，但一旦基礎到位，往上堆就很快，」張發得常舉其辦公室隔壁正在興建中的未來上海第一高樓──環球金融中心為例，「當初國泰人壽進駐上海金茂大廈（現為上海最高大樓）三十二樓時，隔壁還沒蓋這麼高，沒想到兩年之內，它已經超過三十二層。不過，人家當初光是打地基就打了好幾年，才會蓋這麼快的。」

張發得認為許多公司面對如此龐大成長的市場大餅，都會禁不起誘惑，而透過挖角來達到擴展業績的目的，但是國壽絕對不挖角，一定是自行招募人才，「通常一千個人裡才面試進來三、四十個，然後經過培訓，剩下的可能只有十來位而已，但是壽險業的成功就是靠人才累積才行，」張發得表示，雖然一開始的業績拓展速度很慢、很辛苦，但是透過過往台灣經驗知道，「唯有透過自己培訓的人才慢慢累積，才會有業績爆發的一天，挖角是不可靠的。」

「因為金融服務業其實是一場比氣長、比人才的戰爭，」張發得認為，國泰人壽不計成本，從台灣大舉調兵遣將，同時自主培訓人才，就是為了打持久戰，因為台灣壽險業的人才優勢，在這幾年之間仍非常明顯，「只要穩紮穩打，雖然一開始進展甚慢，但最後絕對大有可為。」

經過兩年鍛鍊基本功後，今年起，國泰人壽將開始大舉擴增一倍的營銷人員，達到一千位的規模，並至少再成立兩家分公司。就像張發得舉上海未來第一高樓環球金融中心為例，看來國泰人壽地基工程已完成，如今正開始加速向上發展。

台灣金融機構赴中國設點概況

保險11家（除國泰人壽取得公司資格外，其他僅為代表處）：
國泰人壽（北京、成都）、國泰世紀產物（上海）、國泰人壽上海有限責任公司、富邦產險（北京、上海）、富邦人壽（北京）、新光人壽（北京、上海）、新光產物（蘇州）、明台產險（上海）、友聯產險（北京）、中央產物（廣州、上海）、台灣人壽（北京）、中國人壽（北京）

銀行7家（僅為代表處）：
國泰世華商業銀行（上海）、彰化銀行（昆山）、合作金庫（北京）、華南商業銀行（深圳）、中國信託商業銀行（北京）、台灣土地銀行（上海）、第一商業銀行（上海）

證券13家（僅為代表處）：
群益證券（上海）、元大京華證券（北京、上海）、寶來證券（上海、北京）、倍利國際證券（上海、深圳、北京）、統一證券（上海）、建華證券（上海）、金鼎證券（上海、北京、深圳、成都）、日盛證券（上海）、元富證券（上海、深圳）、京華山一（北京）、大華證券（上海）、太豐行證券（上海）、富邦證券（上海）

透過過往台灣經驗知道，唯有透過自己培訓的人才慢慢累積，
才會有業績爆發的一天，挖角是不可靠的。

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。