「黑手」創業家翻紅
「黑手」創業家翻紅
2006.07.01 |

在今年(數位時代雙週)的「台灣科技一百強」排名,這群身手矯健的「黑手」在前五十強的企業中,硬是擠進六家企業,其中四位更是盤據前二十名,第四名的全懋、以及第六名的景碩更是第一次入榜,股東權益報酬率(ROE)也都在二○%以上,這是「台灣科技一百強」舉辦七年來,前所未有的亮眼表現。

**電子工業之母曾經歷低潮

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說印刷電路板業是台灣生命力的表現,一點都不為過。過去,這些外表裹著一層厚厚綠漆,上面有著大小不一穿孔的電路板,被譽為「電子工業之母」,在全球電子產業占有舉足輕重的地位,所有電腦、手機等你可以想到的電子產品,都需要靠它把各種晶片串聯在一起,否則這些迷人的小玩意兒,不可能發揮驚人的功能,更不可能改變全世界。
但是當人類享受到世界改變的甜美果實時,也代表PCB這個「黑手」產業,面臨最嚴峻的挑戰。生物學家達爾文(Charles Robert Darwin)曾提到:同物種個體之間的生存競爭,必然是最激烈的,因為他們出入同一區、需要相同的食物,也暴露在相同的危險下。
「這是產業發展到成熟階段的必然現象,」長期觀察台灣零組件產業的呂/張投資研究團隊總監呂宗耀,以這位英國學者的著作(物種起源),做出巧妙的比喻,「當產業趨於成熟後,所有廠商競食同一塊大餅,最後適者生存,不適者淘汰。
為了要適應變化後的環境,只能衍生出不同的物種。」 歷經一九九○年後,十年的個人電腦榮景,PCB全球產值由四百二十六億美元,一路衰退到二○○二年的三百一十三億美元。
原本PCB的生產重鎮美國與日本,也因為不敷成本,關廠超過百家,台灣也難以倖免,平鎮地區多家的PCB廠,早已不見往年連夜加班的華麗燈海。
「這幾年看到同業紛紛倒地,真是感慨萬千,」年屆六十的健鼎董事長王景春,看著窗外淡淡地說。 雖然「黑手幫」的成員慢慢變少,但「物競天擇」的現象開始發酵,差異化的內容已在PCB產業冒芽變種,也讓今年產值將重回四百億美元大關。根據工研院經資中心的統計,台灣產值也達到七百五十六億元台幣,較去年成長二三%,「我們看到一種永不放棄的韌性,」該中心主任杜紫宸表示。
要能展現韌性,除了自己有本事勒緊褲帶外,更要能夠抓住時代脈動的契機,而不再是「老掉牙」的主機板。第一個契機就是手機。全球手機銷量今年預估八億支,來自中國大陸、印度、中南美洲地區的需求更是驚人,因此手機大廠也採取「機海戰術」應對。
由於手機規格日趨高檔,在高階產能有限下,手機板(HDI)行情一路看漲。第二是軟硬板結合的趨勢。電子產品愈做愈輕、愈做愈小,加上各類手持式產品紛紛配備小型面板,為減少空間,軟硬結合板將成為PCB主流應用之一,尤其是MP3隨身聽、手機、GPS等。
第三是載板(Substrate)熱度燒不停。記憶體規格進入世代交替,加上影像顯示晶片不斷追求效能,配合IC封裝技術提升,對於載板需求不斷攀升,預估今年各類載板將成長三到五成。
第四是遊戲機推升力道強。新力、微軟、任天堂新機陸續上市,推升硬碟、網路卡等相關配件的銷售成長,帶動PCB銷量增加。
最後一個則是液晶電視,刺激光電板的需求,預估將較去年成長三成以上。 這群「黑手幫」沒有明星CEO的架勢,有的只是轟隆作響的機械聲,以及嗆鼻的化學藥劑味,但是沉默奮鬥的他們,就是台灣產業的生命力。

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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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