美國西北互助人壽保險公司（Northwestern Mutual，以下簡稱西北互助）的主業是保險與投資，該公司正透過持續創新的風氣，建置分析平臺及其他解決方案。他們從失敗的過程中學習，以求後續能有更好的發展。
文∕Clint Boulton‧譯∕徐立馨
如果企業管理哲學能夠對企業文化產生潛移默化的效果，那麼由謙恭有禮的西北互助資訊長 Neal Sample 所帶領的IT團隊，就正走在績效持續改善的正確道路上。
自2019年加入總部位於美國威斯康辛州密爾瓦基市的西北互助以來，Sample都是採取「邊際效益總和 (aggregation of marginal gains)」原則來管理技術團隊。該原則的主張，是在多個領域中進行漸進式改善(incremental approach)，進而提升整體績效，並隨著時間的累積漸漸產生更大的利益。在2008年和2012年奧運獲得金牌的英國自行車國家隊教練也採納此一理論，以改善 (Kaizen) 精神為基礎，持續強化改進訓練流程 。
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Sample認為，IT團隊每天都應該要做得比之前更好一些。西北互助的IT團隊，目前正採用這種改善方法論來因應可分解的大型計畫，以及償還之前所積累的技術債務與技術創新等一切事務。企業組織在這過程當中採用了測試和學習 (test-and-learn) 方針，而學習制度化知識，長期將能為企業帶來良好的服務。
Sample認為，培養出制度化的知識學習能力，對持續改善創新服務而言是不可或缺的。即使是在突發事件期間，如新冠肺炎疫情爆發等事件，這仍是重要的優先事項。IDG國際資料集團的2021年資訊長調查中，在802位IT主管中，有81%表示他們已將更多重心投注在IT創新上，以利在新冠肺炎疫情期間能夠盡可能提供遠端工作能力。
資料與統計分析 擴大客戶服務範圍
隨著Sample率領的技術團隊建置起通用資料平臺，預計邊際效益總和效應將能為IT團隊帶來豐盛回報。這是Sample針對2021年與未來的創新計畫，所部署的主要支柱之一。
就如同大多數的大型保險和金融服務公司，西北互助優先考量透過資料分析評估客戶的信用程度，應用在核保目的與包含風險模型建置等其他領域。自許為「還原資料科學家」 (recovering data scientist) 的Sample，在2019年加入西北互助前，曾任職於Yahoo、eBay與其他公司，是從撰寫腳本演算法起步。所以Sample很清楚，若要實踐一個利用最新資料處理與分析技術的新資料平臺，需要什麼樣的執行步驟。
首先，企業需要召集一個團隊來建置平臺。Sample任命 Don Vu 為資料長，Don Vu 於2020年3月因新冠疫情全球大流行的影響，從WeWork加入西北互助；而資料科學暨分析副總裁 Anju Gupta 則是在2020年9月份從 Enterprise Holdings 公司轉入西北互助。而西北互助更從美國威斯康辛州總部所在地的馬凱特大學(Marquette University)與威斯康辛大學密爾瓦基分校(Wisconsin-Milwaukee University)聘請了資料科學家。
資料科學主管建置了一個新的分析應用軟體堆疊，其中整合了企業內部軟體與雲端應用軟體，以及機器學習 (ML) 模型等。工程師在雲端平臺建置出資料模型，並將模型匯入至在企業本地端運行的執行環境中。該平臺可解析大量資料，而財務顧問可利用這些資料，為客戶索賠、查詢與其他相關申請提供服務。
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開發團隊正在訓練這個全新資料平臺，以建議財務顧問應何時透過電話或電子郵件與客戶聯繫，提供適當的投資建議。舉例而言，如果客戶的直接存款 (direct deposit) 大幅增加，表示他們的財務狀況已經好轉，西北互助就可以建議他們考量增加對其401(k)退休基金的投資金額，甚至考慮購買全新的金融服務。Sample表示，最終消費者會對資料的應用感到驚喜，而對西北互助而言也有同樣感受。【譯註：根據維基百科解釋，401(k)退休福利計劃，是美國於1981年創立一種延後課稅的退休金帳戶計劃，美國政府將相關規定明訂在國稅法第401(k)條中，故簡稱為401(k)計劃。】
Sample表示，這種資料分析有助於透過行動與web網路服務對消費者提供相關資訊，自疫情全球大流行以來，愈來愈多消費者選擇透過數位管道檢視其退休基金與其他投資，讓相關的資訊服務採用率提高。
Sample表示，西北互助在2020年曾設定了一項非常有野心的「數位應用目標」 (digital adoption goal)，而在2020年8至9月期間，此波疫情意外地推動了此計畫。由於搭上疫情的順風車，反而讓更多人願意下載行動應用程式(app)與建立線上帳戶。
其實這類趨勢並不只對西北互助產生影響，像是資料分析和顧客體驗 (customer experience, CX) 方面，也包括支援CX的資料分析等，已成為企業在疫情全球大流行期間的市場競爭中，追逐商業先機的當務之急。
在IDG的2021年資訊長大調查中顯示，有39%的IT主管認為，資料/商業分析是2021年IT投資中最重要的專案，其次是資訊安全和風險管理 (37%)，以及雲端商業應用程式 (32%)；再次之的專案優先次序包含了影響用戶體驗的聊天機器人與app (30%)、機器學習/人工智慧 (25%) 和協同工作工具 (23%) 等。
接受失敗 從錯誤中學習
Sample順應了這些新趨勢，採用新的資料平臺，他也預測到自己和IT團隊在過程一定會遇到種種阻礙。但Sample表示，只要不在同一個地方跌倒兩次，任何的嘗試都是值得的。
為了避免再次失敗，企業組織應當分享之前專案成功和挫敗的各種經驗。而Sample也認為，群眾外包 (crowdsourcing) 對於支援IT的創新和成長，以及促進業務成長都有所助益。
在建立起西北互助的資料分析能力時，Sample驚歎於現代化資料處理與機器學習技術，讓資料科學家能建置出在20年前會被認為是不可行的資料模型，而這些技術能力在當時尚未成熟。Sample強調，現今的資料民主化 (democratization of data) 程度，在過去是無法想像的。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
