Gartner~2013首季全球伺服器出貨量微減0.7%，IBM表現最佳|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner發布最新統計，2013年第一季全球伺服器出貨量較去年同期微減0.7%，營收則下滑5%。

Gartner研究副總裁Jeffrey Hewitt表示：「對全球伺服器市場而言，2013年第一季絕非表現亮眼的一季。唯有亞太地區與美國能呈成長，其中以亞太地區的成長最為強勁，出貨量和營收分別上升7%與1.7%。儘管這兩個地區的出貨量和營收雙雙成長，但仍不足以抵銷其他地區的下滑力道，後者無論在出貨量或營收上皆呈現衰退。」

「第一季x86伺服器出貨量未見成長，營收則增加1.8%。同時期，RISC/Itanium Unix伺服器於全球市場皆呈現衰退，出貨量較去年同期大幅下滑38.8%，廠商營收則年減35.8%。而『其他』CPU部門（主要為大型主機）的全球整體營收成長了3.6%。」

就營收而言，IBM為全球伺服器市場的龍頭（參見表一），其伺服器營收逾30億美元，占2013年第一季全球總營收的25.5%。IBM的全球市占率較2012年同期下降2.5個百分點。2013年第一季，system x占IBM伺服器總營收的29.3%。

2013年第一季排名前五大的伺服器廠商，除戴爾逆勢成長14.4%外，其餘皆呈衰退。

表一、****2013****年第一季全球伺服器廠商營收初步統計****（單位：美元）

廠商	1Q13 營收	1Q13 市占率（%）	1Q12 營收	1Q12 市占率（%）	1Q13-1Q12 成長率(%)
IBM	3,016,060	25.5	3,490,477	28.0	-13.6
惠普	2,959,030	25.0	3,455,760	27.8	-14.4
戴爾	2,124,462	18.0	1,857,579	14.9	14.4
富士通	583,239	4.9	626,722	5.0	-6.9
甲骨文	538,542	4.6	739,826	5.9	-27.2
其他	2,604,390	22.0	2,273,724	18.3	14.5
總計	11,825,724	100.0	12,444,088	100.0	-5.0

資料來源：Gartner （2013年5月）

若按伺服器出貨量計算，惠普在2013年第一季穩居全球第一（參見表二），儘管其出貨量較去年同期下滑15.2%。前五大伺服器廠商中，僅戴爾與思科的出貨量呈現正成長，分別上升2.6%及33%。

就伺服器類型而言，2013年第一季刀鋒伺服器的出貨量下降5.9%，營收則減少5%。本季機架型伺服器的出貨量下滑5.2%，營收則減少2%。

表二、****2013****年第一季全球伺服器廠商出貨量初步統計（單位：台）

廠商	1Q13 出貨量	1Q13 市占率（%）	1Q12 出貨量	1Q12 市占率（%）	1Q13-1Q12 成長率（%）
惠普	580,563	24.9	685,015	29.2	-15.2
戴爾	516,355	22.2	503,450	21.5	2.6
IBM	230,446	9.9	267,556	11.4	-13.9
富士通	73,375	3.2	86,360	3.7	-15.0
思科	53,873	2.3	40,498	1.7	33.0
其它	874,396	37.5	763,205	32.5	14.6
總計	2,329,009	100.0	2,346,083	100.0	-0.7

資料來源：Gartner （2013年5月）

2013年第一季，歐洲、中東與非洲地區（EMEA）的伺服器總出貨量逾58萬台，較去年同期減少6.8%（參見表四）。而該地區的伺服器總營收為29.6億美元，較2012年第一季衰退9.6%（參見表三）。

Gartner研究總監Adrian O'Connell表示：「在歷經充滿挑戰的2012年之後，2013年初的情況未見起色。預算依然拮据，且伺服器基礎建設的支出對許多企業而言顯然並非優先要務。」

2013年第一季，EMEA三個地區的伺服器營收同呈萎縮：西歐下滑9.6%、東歐減少9.4%，而中東和非洲則衰退13.4%。

2013年第一季x86伺服器的營收略增1.8%。RISC/Itanium Unix伺服器的營收則劇降54.8%，主要係因使用者為降低成本並提高彈性而紛紛轉向其他平台。其他CPU的營收在歷經2012年第四季的成長之後，於本季下滑9.9%。

戴爾及富士通為EMEA地區唯一出現成長的兩家伺服器廠商。對所有廠商而言，市場環境依舊嚴峻，但那些極度依賴大型企業客戶的廠商所面臨的挑戰最為艱困。

EMEA地區並非第一季表現最差的地區，因為日本足足衰退了19%。然而這對EMEA地區的廠商而言亦無法提供些許安慰，因亞太地區和美國是唯一出現成長的地區。

O'Connell表示：「伺服器廠商所面對的現實是，企業的支出非常低迷，而且高階市場有其嚴重的弱點。商機依然存在，但廠商必須保持靈活並全力把握這些機會。展望2013年，未來依然充滿挑戰。」

表三、****2013****年第一季****EMEA****伺服器廠商營收初步統計（單位：美元）

廠商	1Q13 營收	1Q13 市占率（%）	1Q12 營收	1Q12 市占率（%）	1Q13-1Q12 成長率（%）
惠普	1,034,411,365	35.0	1,182,133,525	36.1	-12.5
IBM	617,383,854	20.9	820,816,620	25.1	-24.8
戴爾	517,483,000	17.5	435,061,700	13.3	18.9
富士通	228,659,643	7.7	226,239,681	6.9	1.1
甲骨文	161,562,750	5.5	221,974,780	6.8	-27.2
其它	397,854,330	13.5	385,808,665	11.8	3.1
總計	2,957,354,943	100.0	3,272,007,970	100.0	-9.6

資料來源：Gartner （2013年5月）

表四、****2013****年第一季****EMEA****伺服器廠商出貨量初步統計（單位：台）

廠商	1Q13 出貨量	1Q13 市占率（%）	1Q12 出貨量	1Q12 市占率（%）	1Q13-1Q12 成長率(%)
惠普	218,610	37.5	251,947	40.2	-13.2
戴爾	132,187	22.7	128,833	20.6	2.6
IBM	56,184	9.6	63,993	10.2	-12.2
富士通	36,463	6.2	40,127	6.4	-9.1
思科	14,691	2.5	9,441	1.5	55.6
其他	125,308	21.5	131,744	21.0	-4.9
總計	583,443	100.0	626,085	100.0	-6.8

資料來源：Gartner （2013年5月）

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。