Vista概念股成形
Vista概念股成形
2007.02.01 | 科技

Windows Vista這套重量級的作業系統平台終於上市,消費者也有機會一窺其新功能,以及相較於過去的吸引人之處。而受到新作業系統推出的刺激,Vista概念股也在市場中形成,原本在IT產業就有深度掛勾的台灣,自然也是這波暖流的受益對象。
新版作業系統由於硬體規格需求拉高,對於已經在全球扮演電腦產業重要生產供應鏈的台灣,是利多的重要基礎,因此市場主要分析機構對於二○○七年的個人電腦成長預估,平均落在一二%,無疑是象徵下一波台灣硬體廠商持續揮灑的空間。

**跟隨全球市場潮流

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從一九七九年蘋果二號推出,台灣在一九八○年代也開始了「相容」蘋果二號的「小教授」個人計算機市場,不少人買了零組件來組裝,功能不輸給蘋果二號,這成為台灣電腦產業的濫觴,其中宏碁的創辦人施振榮扮演重要關鍵的角色。
有了小教授電腦的基礎,從此自8086/8088的個人計算機到286、386、486的個人電腦,台灣投入電腦行列的業者也愈來愈多。其中值得注意的是,回顧二十多年來的PC發展史,軟硬的相輔相成,是發展成功的主要因素之一。
微軟(Microsoft)主導軟體發展,而英特爾(Intel)也一手創造PC的硬體架構,雙方的密切合作終結個人電腦的老大哥IBM,所謂的「Windows+Intel」架構也成為PC產業的工業標準。
舉例來說,微軟與英特爾不斷升級產品與技術的同時,Wintel模式也幾乎主導整個電腦產業供應鏈中多數廠商的發展方向。當微軟首度推出Windows 95作業系統時,舊有的電腦硬體不敷使用,在使用者從Windows 3.1和DOS升級到Windows 95的過程中,微軟成功為英特爾創造龐大的硬體銷售空間。

**台灣在IT產業角色無可取代

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台灣在Wintel架構下,可以說是壓對了寶。在作業統平台及硬碟架構都配合兩位老大哥的策略下,相輔相成的互助成長。從零組件、板卡、代工、組裝物流等,除了銷售外,幾乎把整個產業鏈都包了下來,這也成為台灣IT產業在全球市場中無法被取代的重要優勢。
根據分類,台灣在個人電腦產業中,從電腦品牌、通路、PC組裝、NB代工、面板、顯示器、IC設計與代工、電源、板卡類、被動元件及軟體等,一共十七類共二十一項的個人電腦相關業者,都成為行業中重要的一環,分析師預估,這也會是這一波Vista換機潮下的主要受益者。
「歷經二十五年的發展,個人電腦系統已從依附於伺服主機和工作站的從屬地位,逐步發展成為多功能媒體處理平台,甚至PC運算架構也反客為主地鯨吞掉大半伺服器應用領域,見證著全球PC市場和產業正處於高度成熟期,」資策會MIC資深產業分析師潘見建指出,在競爭優勢方面,「個人電腦產業的競爭激烈程度已不僅在於經濟規模或生產成本而已,能否掌握研發和生產資源、規劃多角化營運模式和建立垂直整合供應鏈,都影響著各家資訊廠商競爭優勢所在。」

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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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