LED產業啟動大整併，晶電併購燦圓成為世界第一大|數位時代 BusinessNext

LED產業整併潮歷經過去幾年的「四大慘業」輪動後，目前已回復至健康市況，但沒想到近日出現震撼彈，磊晶龍頭廠晶元光電宣部大併購燦圓，成為全球第一大磊晶廠，占全球產值高達4成比例，產能也來到全球最大，這項強強併購案更同步受到歐洲及中國LED科技業者關注。

LED照片目前正進入主升段，包括家用LED、一般道路照明及辦公、商業用照明，皆出現不少的換裝潮，加上4K2K大電視熱賣，LED背光模組所使用到的LED磊晶片和晶粒顆數增加，帶動不少LED供應鏈業績。

晶電與璨圓以換股方式進行合併，比例為3.448股璨圓普通股換晶電1股，轉換基準日為2014年12月30日，若以晶電及璨圓近日收盤價各為75元及19元計算，晶電取得璨圓股權的溢價幅度約18%，雙方合併後璨圓將下市，成為晶電100%持有的子公司。

這項史上LED產業大型併購案之所以令台灣科技光電產業關注原因在於，其實台廠LED業者擁有不少領先國際的技術，但近一、二年受到中國政府盲目扶持，導致像面板及LED在對岸不斷擴充產能，且雜亂的品質和價格長期擾亂市場行情，搞得同業一堆人灰頭土臉，日子過得如同08年金融海嘯時期。

然而，長久以來，台灣的晶電本來就是全球第二大磊晶廠，且是全球藍光第一大，紅光第三大廠，一直以來也與國內LED封裝大廠億光電子等業者合作，不斷擴大海內外布局，這次與璨圓合併後，產能與產值將雙雙躍居全球第一，經濟規模優勢將更甚以往。

以MOCVD（金屬化學氣相沈積）機台一台造價就要300萬美元來講，加上現階段晶電的訂單已排到年底，早就供不應求，晶電的機台數為385台，燦圓則是103台，併購後加起總共約有500台，總產能可達到單月130萬片，晶電除了不用再花多買機台的錢，也能得到產能支援。

全球市場研究機構TrendForce旗下綠能研究部門LEDinside研究副理吳盈潔指出，2014年LED產業持續進行整併風潮，晶電合併璨圓，將帶來產能提升、成本管理、客戶整合與產品整合等綜效，並共同抵禦中國晶片廠商三安光電所帶來的市場威脅。

*** **** 磊晶龍頭廠晶電併購策略大事紀

1996年成立於竹科

2001年證交所掛牌上市

2003年合併晶茂達

2005年合併國聯光電

2007年合併元砷光電、連勇科技

2009年入股泰谷光電

2010年參與台塑南亞光電增資

2010年與廣鎵光電結盟

2011年結盟台達電

2012年併購廣鎵光電

2014年合併燦圓光電

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。

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。」

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。

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。

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。