大陸面板廠高薪全球挖人
大陸面板廠高薪全球挖人
2009.12.25 | 科技

目前在全球液晶產業界,日、韓和台灣三分天下;日本、韓國兩個的語言與習慣差異大,轉移技術較難,台灣則有大量的技術人才。「向對岸挖人我們覺得最可行。」上廣電光電子技術副總監金波表示。

台灣面板廠每一次產業整合都是一次絕好的挖角機會。2006年10月友達合併廣輝,廣輝製造副總陳勁志及其團隊離職,深超光電當時計畫興建6代廠,就邀請陳勁志及其團隊負責規劃與興建6代以上面板廠。此前,深超光電已聘請前華映的顯像管(CRT)部門副總經理鐘祥桂,負責規劃與興建5代線。

最新的例子則是前奇美電子電視面板事業處總處長陳立宜跳槽到TCL,將加入華星光電,隨陳立宜一起加入華星光電的還包括奇美電子電視面板事業處技術總監陳政嶸等近百人的團隊。陳立宜2003年加入奇美,經歷5代、5.5代、6代一直到7.5代線面板的開發和銷售,對液晶顯示器的技術和客戶都有掌握,是液晶面板業界的風雲人物之一。

對於頻繁的人才出走潮,大陸挖角的動作對台灣供應系統造成威脅,包括龍飛、深超、華星、京東方都積極高薪招人,遍及技術人員、業務、採購,甚至零元件廠員工都被鎖定。據悉,華星光電甚至開出3年1000萬元人民幣的價碼,讓不少人心動。

儘管台灣是大陸面板廠挖角的重點,不過日韓液晶面板企業同樣成為挖角目標。2008年TCL液晶模組項目開工,李東生把與日立、LG有多年密切聯繫的LG面板駐香港代理商賀成明挖過來,負責液晶模組專案建設;除了賀成明,LG和日立的部分高級技術人員也紛紛加盟。

而在蘇州昆山,在液晶界向來以低調著稱的龍騰光電卻有著實力雄厚的技術團隊,談到這個團隊就不能不提喬本孝久。喬本在日本顯示器業界享有盛名,2001年底,奇美電子在日本透過併購成立IDTech公司,喬本任該公司總經理一職,後來,IDTech出售,喬本辭職,帶領部分前IDTech 與前奇美電子員工成立NVTech 諮詢公司。為剛剛組建的龍騰光電提供技術,還曾擔任龍騰光電總經理。目前,龍騰光電總經理盧博彥則為前友達執行副總裁。透過這種鮮為人知的方式,龍騰集中日本和台灣的技術優勢。

京東方的做法與TCL和龍騰都有不同,啟用「人才置換」。2003年,京東方以3.8億美元收購韓國現代液晶面板業務BOEHYDIS公司,創下當時中國金額最大的高科技產業海外收購案。收購不久後,該公司就陷入虧損,2006年7月起,京東方將BOEHYDIS從其財務報表中分開,2007年出售給三星SDI公司。京東方無法在收購案中回收資金,不過,京東方獲得BOEHYDIS旗下2代、3代和3.5代共3條完整的液晶面板生產設備、建築物、廠房和其他固定資產,以及BOEHYDIS的各項專利、技術、全球銷售網路和1,700名員工(包括500名工程師)。

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關鍵字: #面板 #友達
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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