華碩第二季營運探谷底,執行長沈振來:要做一切努力來快速恢復,明年Q2回穩
華碩第二季營運探谷底,執行長沈振來:要做一切努力來快速恢復,明年Q2回穩
2017.08.11 | 策略

「這一次的成績我們很不滿意。」華碩執行長沈振來在今(11)日法說會上直言,華碩今年第二季面臨營運谷底,要做一切努力來快速恢復。華碩第2季品牌營收新台幣865.46億元,季減12%、年減8%;單季毛利率11.6%較第1季下滑1.8%,第2季每股盈餘(EPS)則為2.7元,創下近7年來新低。

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華碩執行長沈振來表示,華碩今年第二季面臨營運谷底,要做一切努力來快速恢復。
圖/ 曾靉攝影

華碩財務長吳長榮指出,第二季獲利衰退,手機跟電腦產品線各佔一半因素。因手機處在產品循環交替時,缺少經濟規模產生營運壓力,導致虧損變大,不過華碩即將導入Zenfone 4系列的循環,預計第三、四季將有一定程度改善。另一方面,電腦產品受到PC零組件價格上升、台幣匯率升值的壓力,在歐美市場也面臨其他品牌的通路與價格競爭。他表示,華碩也透過組織改組,重新定義營運跟產品策略。例如,華碩未來的PC產品策略,不會積極參與產業中的價格競爭,而是在高附加價值產品上投入更多資源,反映到機種上,就是以電競、高階輕薄機種為主軸。

他坦言,華碩對第二季營運狀況非常不滿意,內部會積極改善,也已經開始討論未來1-2年的規劃,目前已經有正面跡象,但策略的調整需要時間發酵,預計要到明年第二季才比較有機會落實。「這個改善需要一段時間落實,下半年會『穩定改善』。」吳長榮說。而展望第三季,華碩預估PC產品營收將季增10%到20%,手機產品營收增加20%到30%,零組件產品營收增加5%到10%。

目標明年Q2重返營運正軌

「感受到壓力,就開始想要不要做大的變動。」沈振來坦言,第一季就開始感受到PC市場的壓力,過去華碩營運平穩,但獲利沒有成長,這表示華碩「改變的速度要比產業速度還要快」,而華碩在歷經六月份組織改革後,未來的改革重點在於加快產品創新的速度,以及透過研發來做成本優勢。例如在電競部分,華碩就成立新的事業群,透過ROG品牌建構生態系,目前ROG團隊至少是過去三倍,「往下的前景還不錯,會提升人力的量跟質,還有溝通,要做得速度快。」

而在手機業務的部分,沈振來表示,目前除了中國、印度兩個國家,Zenfone在每個國家都獲利,看好Zenfone 4系列手機即將於下週(8月17日)發表,下半年在數量放大之下,獲利表現將是可以預期的。另外,他也指出,華碩也將改善產品循環,下一代手機產品的推出速度不會太慢,不會像Zenfone 4一樣再「遲到」。

沈振來定義,華碩要重新做價值溪流(reinforce Value Stream),以獲利為主、量為輔,目標希望明年第二季能重新回到營運正軌。華碩的手機產品線也會更加精簡,明年預計只會推出3款產品,專注精神在維持產品獲利。

關鍵字: #華碩 #沈振來
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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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