羅氏藥廠研發費高達15%
羅氏藥廠研發費高達15%
2005.11.01 | 科技

「親愛的股東們:您的公司表現得非常好,再一次達到並超過原有業績目標。由於市場占有率增加,今年上半年的營收比去年同期增加了一七%,營業利潤為四十二億瑞士法郎,營業利潤率為三○%……」這是羅氏(Roche)藥廠的董事長兼執行長法藍茨休莫(Franz Humer)二○○五上半年財報的開場白,他的語氣謙虛卻信心滿溢,
當全球經濟成長隨著「禽流感」恐慌而投下變數,擁有百年歷史的羅氏,卻靠著目前世界上唯二可以在一定程度內對抗禽流感病毒的處方藥物「克流感」(Tamiflu)(另一款為英國葛蘭素大藥廠GlaxoSmithKline的瑞樂砂Relenza,為噴劑,價格昂貴且不易儲存和使用,較不受各國政府歡迎),不斷躍上媒體版面出盡鋒頭。

靠克流感今年已賺八億歐元

當世界各國因為禽流感雞飛狗跳之際,恰巧也是羅氏藥廠宣布第三季營運財報時。延續上半年的兩位數亮麗成長,十月十九日羅氏發布前三季營收,其中「克流感」以超過二六三%的成長,就貢獻了八億歐元(約四十億新台幣)的營收。
從瑞士到遍及歐洲、從美國到非洲再到亞洲,羅氏全球設有六大研究中心,業務範圍遍佈全球一百餘國,是生技界名副其實的跨國公司。保德信投信國際投資組基金經理江宜虔就指出,「相較於其他藥廠許多獲利前幾名的藥,正都面臨專利權即將過期的問題,羅氏目前最賺錢的藥,卻才剛開始。」
不只是克流感而己,以抗腫瘤藥物而言,江宜虔指出,羅氏也是全世界擁有最多專利的公司之一。由於這兩年來羅氏的營收成長驚人,股價也升高許多,幾乎是同業的一倍。
羅氏到底是個什麼樣的公司,能持續維持比同業更強的競爭力一百餘年?成立於一八九六年的羅氏藥廠,一向以研發及新藥聞名於世。從二十世紀初的防腐劑,到一九二○年咳嗽糖漿,到一九三○年代開始製造全球第一顆維他命C起,四○年代的抗生素、五○年代推出鎮靜劑,到近期紅血球生成素、各種抗癌藥物、抗愛滋病製劑、器官移植抗排斥劑、減肥藥、流行性感冒治療劑和B型及C型肝炎藥物的研發成功,在近代醫療發展上,羅氏都具有相當程度的代表性。
羅氏能走到今天,還是和他們曾痛下決心,把最大營收單位全部拿掉,才有今天全新的局面。

賣掉賺錢部門轉換核心

在一九九九年之前,羅氏曾是全球最大的維他命製藥商,但就在羅氏的維他命部門如日中天之際,卻因聯合壟斷的經營手法(與其他藥廠秘密協商壟斷維他命價格),在一九九九年遭到起訴,最後以高達四億六千兩百萬歐元罰款,才擺平名譽掃地的危機。
維他命事業曾占公司營收五○%以上,卻由於太過消費者導向,市場價格十分容易變動,而造成營收狀況不穩,再加上罰款教訓,羅氏痛定思痛,二○○二年賣掉維他命暨特化部門,二○○四年也處理掉非處方藥業務(一般成藥),以處方藥(pharmaceuticals)和診斷(diagnostics)為公司的兩大核心事業,跨入公司另一個新世紀。
此外,羅氏每年投資龐大的研發經費(超過一五%營收比例),專注於癌症以及病毒新藥研發,並以併購方式買下數家和診斷檢測儀器相關的公司,進而成為全世界最大的醫療檢測設備製造商。
在強調研發創新的氣氛之下,攤開羅氏的財報可以清楚地看到,創造羅氏營收的十大排名處方藥,都是最先進的新藥,這些新藥多和治療癌症相關,因為新且有效,推出後,只要各國衛生單位核准後,幾乎都會受到醫療單位的立即使用,因而創造公司傲人的營收。

不斷研發帶動企業長青

重新聚焦,就可以將本身累積的資源做最佳分配,造就了羅氏創新獲利的模式。它成功運用一個研發體系(cosmos),每年持續投資內部研發計畫,包括買下美國(Genentech)和日本(Chugai,中外製藥)兩大最有前途的生化製藥公司,並與其他小而美的尖端藥品公司聯盟或簽約,還跟一些重量級的非營利生化研發單位合作。這種「購併——聯盟——簽約——合作」四條軌道如行星運行般,互相牽引影響,共同激發出研發成果。
「半夜常常因為擔心研發專案的成功與否而驚醒,」執行長休莫說,醫療產品的試驗實在是很難預期,科學有時非常難以捉摸。然而除了投入人力、金錢、心力外,羅氏似乎沒有別的方法可行。
有人稱醫療產業是永不衰落的朝陽產業。克流感的爭議還在全球發酵,但羅氏仍持續前行,看起來羅氏的輝煌盛世,還看不見些許陰影。

羅氏藥廠 Roche 成立時間:1896年 總部:瑞士巴塞爾(Basel) 員工總數:接近7萬人 大事紀:1990及1999年購買美國生技公司Genentech約65%的股權/1994年併購Syntex,以增強新藥研發實力/1998年併購Boehringer Mannheim,成為診斷儀器最大品牌/2002年與日本中外製藥結盟/2003年併購世界第一大胰島素針筆儀器公司Disetronic/2004年於上海設立研發中心/2005年併購GlycArt生物科技公司,發展新型的抗生素。

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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
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

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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