剖析台灣軟體代工產業發展機會與能力轉型策略
剖析台灣軟體代工產業發展機會與能力轉型策略
2008.12.02 | 科技

軟體代工的定義與範疇

軟體發展(Software Development)委外是一種常見的委外活動;委外企業將非核心、非常規、非領域專門的程式撰寫工作交由第三方廠商代為發展;或者是軟體公司將系統分析、系統架構等複雜與核心工作外的程式撰寫委由第三方公司發展,以彌補人力的不足或者專注於核心軟體設計、銷售與產品推廣領域等業務。近年來,由於全球化趨勢、軟體模組化技術、資通科技的發展以及亞洲、東歐、南美等新興國家的充沛且相對低廉的程式設計人才,使得歐美、日本等先進國家將上述軟體發展工作委外至相對低廉薪水的國家進行軟體發展的工作。這種將軟體發展工作委由在第三國家的第三方廠商進行發展,稱之為「離境軟體發展委外」(Offshoring Software Development)。我們稱之為「軟體代工」的委外模式。

就軟體代工的範疇,傳統上可以利用軟體開發流程來分析委外的範圍;如:需求分析、系統架構、系統設計、程式撰寫、測試、整合、維護等範疇。但如果就軟體代工產品或服務所牽涉到的技術複雜度或是領域專業的知識深度則如圖一所分類。

圖一 軟體代工的範疇

如圖一所示,我們將目前主要六個的軟體代工活動依照產品技術複雜度以及領域專業知識深度進行定位,資訊服務廠商可以就所能提供軟體代工服務的技術能力或專業知識能力進行佈局或策略合作。
以下本文所提及的軟體代工服務與模式,包含上述六大服務代工內容。

全球軟體代工市場發展現況與趨勢

投資現況:美國為主力、亞洲成長快速

就離境資訊服務委外服務的投資金額來看,美國投資金額約佔全球投資金額的70%以上、亞洲則約2%左右。若分析離境軟體代工部分,則可以發現儘管美國仍佔主要離境代工委外投資國,但2006-2011年複合成長率僅有8%上下;在亞洲部分則高達32%左右。顯示亞洲國家對於軟體代工服務的投資成長快速。

圖二 美國與亞洲軟體代工投資成長率

供給現況:印度、中國為兩大磁吸

若就目前離境軟體代工的供給國家現況分析,印度、中國仍為目前主要的資訊委外大國。顧問公司A.T. Kearney 在2007年,依據「金融吸引指數」(包括:薪資成本、基礎建設成本、關稅、法治成本等綜合分數)、「人員與技術吸引指數」(包括:專案經驗及品質、人力充沛、教育與語言)、「商業環境」(包括:國家政經環境、基礎建設品質、文化及安全與智財權保護)所做的40國家的離境委外服務的吸引指數顯示,印度與中國是最佳的兩個離境委外地區;如圖三所示,全球委外以印度、中國為兩大主要委外供應來源。印度約有9成委外業務來自歐美、中國則委外約有5成來自日本、3成來自歐美。

但不論Gartner、IDC或McKiseny的報告均顯示,就語言、西方文化契合度、法律與安全隱私分析,中國均遠低於印度以及其他代工國家(如:巴西、墨西哥、愛爾蘭)。

圖三 全球委外供給關係圖

委外趨勢:從委外2.0到委外4.0

然而,委外服務在委外需求的日益複雜、以及委外供給國的技術人力與供給模式的日益成熟下,委外的趨勢亦逐漸的轉變。

從需求企業的觀點,委外將從服務委外供給國所獲得的勞工套利(Labor Arbitrage),逐漸轉變為以注重整體流程效果、快速回應企業需求的商業模式。企業所重視的軟體代工將不是以往單一活動的成本最低,而是轉變為整體軟體產出為考量的效率以及快速、彈性地回應變動。

從供給企業的觀點,委外亦將從提供需求企業固定規格下的代工模式轉變成協助企業建立良好的需求分析、系統架構或全球運籌架構。這意味著從軟體代工將從OEM模式轉變為ODM代工模式。如表一,我們從需求端與供給端的觀點進行分析,發現軟體代工將走向高附加價值的ODM委外代工模式、以及全球運籌的合作模式。

表一 從需求端、供給端觀點分析軟體代工趨勢

台灣資服業者的機會與轉型策略

綜合以上,我們可以發現全球軟體代工活動面臨一個新的轉變機會。以下,本文就如何回應新的轉變,分析台灣資服業者的現況、機會、轉型方向與策略。

專職軟體代工商少、人數規模亦小

若以我國主要從事軟體代工業務的資訊服務廠商分析,如表二所示,規模均少於1,500人以下,主要的軟體代工工廠均設在中國大陸。相較於印度軟體五大委外大廠,如:Tata Consultancy Services、Wipro、Infosys、Satyam、HCL,均超過50,000人以上的規模,相差懸殊。但與中國大陸廠商則相對接近,具有競爭與合作空間存在。如表三,中國大陸主要軟體代工商以日本為主要發包國、嵌入式軟體、在地化為主要服務。

表二 我國軟體代工主要業者

表三 中國大陸軟體代工主要業者

委外中介商(Middle-Sourcing)機會崛起

對於我國勞工薪資成本較印度、中國大陸較高的既有條件下,在委外從注重營運效率、低廉勞工成本轉換成注重流程效果、全球運籌或是委外活動轉為高價值的原廠設計時,應是我國資服廠商可以進入的機會點(如表一的灰色部分)。

如圖三所示,委外企業在面對全球運籌的委外業務時,在選擇、管理委外業務活動時勢必更為複雜;如:尋找合適的委外廠商、軟體規格的設計、知識的轉移與保護、軟體發展的控制與協調等等勢必委由值得信賴的第三方作為管理(詳如表四)。在人力素質高、企業形象佳、智慧財產權保護較佳、以對華文相對瞭解的優勢下,可以善用中國大陸充沛人的程式設計師人力,作為委外中介商(Middle-Sourcing)的角色。

圖四 委外中介商(Middle-Sourcing)模式圖

表四 委外中介商主要活動

朝專業領域代工商、獨立中介商模式轉型

然而,就我國目前資服廠商離境軟體代工業務的規模仍小與經驗仍較不足的狀況,應有其轉型的步驟與漸進性策略。如圖五所示,在短期的發展策略中,應在專案式的接單中培養客戶的信賴與維持良好的關係。就我國資服廠商人力、資金規模的限制因素,應以合作、合併或是合資的方式截長補短以服務客戶。

就委外仲介商的機會,應有兩類方向可以發展。一項是走向某種特殊專業領域的OEM/ODM代工廠。例如:我國網路通訊、電腦硬體產業供應鏈完整,應較中國大陸更有機會發展嵌入式軟體的專業領域軟體代工;深耕此以類型OEM/ODM軟體代工廠將會協助客戶建立專屬的軟體開發中心(Outsource Development Center, ODC)模式。

另一類型則走向獨立中介商模式,協助委外企業尋找合適的軟體代工廠。這類型的企業則應特別重視離境軟體代工的管理的能力;此外,國際化的人才與經營模式也是此類型不可或缺的發展策略。

圖五 我國資服業者轉型策略

客戶、流程、技術、人力資源成能力培養策略

就兩種不同的委外中介商發展模式:領域代工商、獨立中介商也應有不同的能力培養與轉型方式。
如圖六所示,領域代工商應著重於客戶的長期關係培養;包括瞭解客戶的文化、企業流程、或是特殊的客戶需求。著重的策略意味著培養與客戶深入溝通能力的工程師或專案管理師,也可能必須指派工程師駐點在客戶公司。在領域專業知識的培養則是該模式成功的關鍵。

獨立中介商將首重於整個委外流程的控管能力以及尋找具有協調整合多方委外廠商的專業經理人或專案管理師。對於客戶關係雖然不若領域代工商的知識深耕,但如何尋找適合的客戶則有賴具有國際化的經理與銷售團隊。

圖六 兩種委外仲介商的能力培養雷達圖

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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