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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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