穩坐台灣手機代工龍頭
穩坐台灣手機代工龍頭
2006.07.01 |

但相較於京華城的氣勢恢宏,華寶總部大樓反而不甚起眼,不過,「這種公司才是外資的最愛,」高盛證券通訊科技產業分析師鄭昭義表示。
一家如此低調的公司,卻成為外資懷中不能不抱的績優股,美林證券、高盛證券與瑞銀證券都紛紛調高投資評等至「買進」,原因就在於華寶營收成長率不僅是二○○五年台灣所有上市上櫃公司中排名第四,更是手機類股中第一名,而其股東權益報酬率也是所有上市上櫃公司中第二名,在手機類股當中也僅次於股王宏達電排名第二,確實保障投資人權益,難怪外資會愛不釋手。
從現今的表現來看,華寶二○○五年出貨量占台灣手機代工量的一半以上,為台灣手機代工龍頭。

在二○○五年六月購併仁寶旗下行動通訊產品事業群之後,華寶更成為國內擁有最多手機研發人才的業者,總共有一千一百多人,不僅擁有GSM、GPRS等2G技術開發能力,更因為承接仁寶過去購併韓國手機設計公司Hansol的優勢,讓華寶在即將來臨的CDMA與3G手機代工爭奪戰中搶占先機。

同時,華寶也接受原本屬於仁寶的訂單與客戶群,包括恩益禧(NEC)、惠普(HP)、東芝(Toshiba)等,「華寶等於在二○○五年內外功力大進。」拓墣產業研究所分析師蘇昱霖說。
不過,相較於宏達電股價破千的總統級行情,華寶股價卻始終在一百五十元左右盤旋,事實上,「低調前進才能吃得長久。」華寶董事長陳瑞聰將長年於電子代工領域的經驗,傳承到華寶身上,因此當大家把手機類股的焦點都集中到宏達電,華寶正在打造屬於台灣手機產業的龍頭地位。
看著這四年來,華寶出貨量一路從二○○二年的兩百萬支、二○○四年的八百六十萬支、二○○五年的三千五百萬支,再到今年華寶預估的八千萬支行情,「二○○八年華寶手機出貨將達一.七億支,不僅代工量世界第一、全球一七%市占率第一,同時還要囊括台灣手機代工八○%的市場。」陳瑞聰已經正式宣告華寶只當龍頭的唯一目標。
不過,打造龍頭之路也不必然是一片坦途,在六月底剛結束的新加坡電信展當中,摩托羅拉推出針對新興市場的中低價位系列手機,包含GSM與CDMA兩系統,其中,鴻海集團下的奇美通訊異軍突起,搶下其中一款訂單(W220),使得奇美與摩托羅拉的關係日益深厚(先前已拿下A732與C168的訂單),也讓華寶接單的危機感油然而生。
事實上,由於華寶先前營收過於集中在摩托羅拉這一大客戶身上,早就引起部分外資與法人的疑慮。雖然華寶也曾尋求其他訂單來源,以稀釋風險,但是在摩托羅拉強硬態度下,華寶向外接單的態度轉趨低調,勢將影響華寶未來風險規避的能力。
另一方面,一旦其他對手,如奇美通訊、華冠等同業再積極出手,勢必更讓華寶感受到腹背受敵的窘境,因此,美林證券副總裁曾省吾就說:「如何突破對手與客戶的封鎖,是華寶現今最重要的課題。」

不過,鄭昭義卻認為,華寶出貨量已占摩托羅拉手機三成以上,成為其不可取代的伙伴,因此在摩托羅拉進軍新興市場前景依舊看好之際,他強調,「華寶手機代工龍頭的地位,在短期之內依舊是無可撼動的。」

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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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