保險論壇科技財經

林佳穎副總:數據驅動融入日常營運打造全新智能治理

國泰人壽數據暨人工智慧發展部專訪

文/陳建維

國泰人壽數據暨人工智慧發展部主管合影

大數據及AI(人工智慧)無疑是近年科技圈最夯的題材,自從OpenAI推出ChatGPT並可廣泛運用於工作場域後,工作者與AI的「人機協作」成為各大企業研究開發的重點,而身為國內保險業界龍頭的國泰人壽也早已領先群雄,投入大數據及AI的專業研發。
走進位於仁愛路的國泰人壽總公司三樓,有一群專業、年輕又有活力的團隊正聚精會神的在進行程式研發,而這裡,正是建構未來國泰人壽新大腦的「國泰人壽數據暨人工智慧發展部」。  

三階段轉型升級 五大策略打造AI架構  

談到國泰人壽投入大數據及AI治理最重要有三個階段,首先是 二○一五年在客群經營部進行大數據分析(孵化期)、 二○一九至二○年轉型為數據經營部並成立資料治理辦公室,專注發展機器學習、資料治理(轉型期),最後則是在二○二三年正式成立「數據暨人工智慧發展部」,研究AI治理(起飛期)。 經歷過孵化期並積極推動國泰數位轉型之路的現任副總林佳穎表示公司會推動這三階段的轉型升級,不僅是因應國際及現代化發展趨勢,更重要的是集團站在整體轉型的制高點來看這件事情,故而國泰人壽以ABCDE五大策略(在完整的AI治理架構下,以資料工程、資料治理做為基石支持營銷與風控的數據AI產品產出,詳見圖片說明)為目標導向建構大數據及AI發展策略。也就是在這樣清楚的架構下,他們與其他部門的合作關係,逐漸從被動轉為主動,成為公司不可或缺的核心大腦。  

(左起)莊淑儀商業智能科經理、林佳穎副總、黃喬敬技術經理

以需求為導向 重新定義效率模式  

不同於其他公司所購買的電子智慧化系統,國泰採取自行研發的重點放在「以需求為導向」的工作流程重新設計,舉例如他們為理賠部門建構的模型,縮短三十五%新進同仁上手時間,除節省人力成本外,更重要的是運用不同AI模型判讀理賠內容,增加理賠精確率。 藉由建置服務歷程數據庫完整保留客戶與公司互動軌跡,國壽得以大量運用AI預測客戶需要的各種保障與服務,輔以數位裝置在各節點即時呈現,讓業務員快速掌握客戶需求,實現「人機協作」的AI 時代工作模式,提升服務品質,更增進其工作效率。  

「Cathay Eye智能風險控管模型」獲得國際權威顧問機構Celent「模範保險公司獎」的數據、分析與人工智慧(Data, Analytics, and AI)獎項

成果豐碩獲獎肯定 進階啟動數據人才培育計畫  

目前國泰的AI部門包含三位博士、共有七十七位同仁,目前已開發五十七項的數據產品(四十項為AI)、與三十一個部室頻繁合作。更在 二○二三年以「Cathay Eye智能風險控管模型」獲得國際權威顧問機構Celent「模範保險公司獎」的數據、分析與人工智慧(Data, Analytics, and AI)獎項,同年也在全國智慧製造大數據分析競賽獲得金獎,可說是豐收的一年。

為了厚植數據及AI部門實力及轉型需求,國泰集團對外方面除保持與學界、醫界合作,對內則持續推動數據人才培養計畫,透過針對主管進行分級基礎教育,運用課程培訓、實作與最後考核認證,養成公司人員運用數據技術的能力,加速數據驅動和資料治理的基礎能力能擴散至全公司。

展望未來,林副總表示,政府已經宣示二○二四年為AI元年,而保險業的發展也勢必朝這個方向前進,接下來部門的重要目標首要是打造良好的AI治理政策、適合AI的現代化架構(包含資料治理與雲端工程佈署)、發展AI的應用範圍以回歸五大平台的人機協作。在治理的面向上,金管會對於各公司AI應用的要求是以穩健、透明為重要基礎,目前國泰在這些面向已經有很好的基本功,相信未來在對接主管機關上可更加得心應手,部門所研發之系統也將應用在保險各個環節。

技術經理黃喬敬博士進一步表示,政府針對公司委外研發有新的標準,不一定所有研發都一定在內部進行,資料的對接及資源的配置規劃也相當重要,如運用雲端架構與外部合作,亦可獲得更有效率且具彈性的運算環境,在流程上也更適合數據產品的開發,這都將是未來的努力方向。

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