創造百億營收後的下一步
創造百億營收後的下一步
2005.05.01 | 科技

在台灣的網通產業中,以自有品牌「Zyxel」經營的合勤,一直是以技術見長的廠商。合勤的主力產品為企業寬頻領域的防火牆、交換器等網路設備,由於技術門檻較高,也為合勤創造了三成以上的高毛利率;在歐洲市場中,合勤也是台灣最早在歐洲經營自有品牌的網通廠商之一,占合勤整體營收比重接近六成。
由於技術紮實,過去幾年來,合勤的成長軌跡呈現大躍進。
過去四年,合勤的營收分別為三七億、五五億、七五億、一○九億新台幣,以平均每年成長率超過四成的速度一路壯大,並在去年順利突破營收百億門檻,擠身一線網通大廠之列。

**強化通路,延續成長動能

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營收突破百億之後,從今年起,合勤開啟了更多元化成長策略,一方面持續深耕經營成功的自有品牌,另一方面擴大與通路商的合作,並把觸角伸向歐洲以外的國家布局。
「面向市場、面向通路,是合勤未來的成長主軸,」合勤總經理陳玉龍指出,「過去,網通產業是以基礎建設為成長動能,未來則要以應用為導向。」
合勤的網路設備主要以供應中小企業為主,除了透過本身銷售外,也藉由與各地提供系統整合的通路商合作,將合勤的網路設備結合其他資訊軟體、硬體、服務,一起銷售給企業客戶,因此如何與各國通路建立密切關係,是合勤能否持續成長的關鍵。
「合勤過去與通路的關係偏向無為而治,讓通路商自由發揮,」陳玉龍指出,合勤正著手調整通路策略,在熟悉的西歐市場中,開始朝縮減通路規劃,讓績效好的通路商繼續壯大,並採用「Push」(推)的力量,為通路商訂目標、訂績效;在南美洲、亞太地區等初切入的新興市場中,則廣泛地建立與各通路商的關係,採用「Pull」(拉)的策略,提供技術支援或銷售技巧,協助通路商提升能力與規模。

**跨足電信,營收再成長

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「合勤的特色在於研發技術與品牌行銷並重,」工研院IEK(Industrial Economic and Knowledge Center,產業經濟與資訊中心)研究經理張淮杞指出。
在電信應用逐漸網路化的趨勢中,語音、數據、影像的整合服務在全球電信產業中,正掀起龐大的需求成長,因此除了通路策略調整之外,合勤也開始切入電信市場。
除了推出網路電話產品外,合勤也投入電信標案,將營運版圖從過去集中在用戶端,擴展到電信營運商局端設備的領域,一方面電信標案的金額規模較大,有助於合勤的營收再成長,另一方面,藉由投入門檻更高的電信市場,也可提升合勤的技術實力。
張淮杞分析,由於西歐的電信產業在服務與應用創新上,扮演全球領導的角色,各國市場也呈現多元化的特色,因此在電信局端的需求成長快速,合勤藉由在西歐的品牌知名度,若能順勢成功進入這塊市場,將有助於未來更進一步推廣到全球市場中。

**結盟軟體商,服務平台化

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為了持續耕耘自有品牌,合勤也逐漸從銷售「硬體產品」,轉變為銷售「解決方案」,將品牌定位在技術完整的形象上,並建立起服務平台化,讓銷售更有效率。隨著寬頻普及,透過網路傳輸的檔案內容愈來愈多、愈來愈大,網路對企業的重要性不斷增加,也使得網路安全與儲存的需求提升。合勤除了靠著自主研發網路安全與儲存的軟體技術外,近年也開始尋找併購技術團隊或小型廠商的機會,今年更進一步與防毒軟體大廠趨勢科技合作,提供整合防毒技術的網路設備。
陳玉龍分析,藉由與軟體廠商的合作,除了技術結盟外,也可透過軟體廠商的通路,讓合勤接觸更多企業客戶,尤其目前網路安全與儲存應用市場重心,已逐漸從大型企業轉往中小企業發展。
他更進一步指出,過去合勤的客戶案例是一家家地逐一完成,現在則希望引進平台化服務的機制,例如在網路安全上,合勤的網站就開始提供病毒碼的下載,提供客戶進行定期更新,「將服務流程標準化,不僅可以提高服務能力,也可把規模更進一步擴大。」
跨過百億營收門檻後的合勤,除了繼續維持過去品牌與技術並重的發展策略外,從今年開始,如何成長得更穩健、更有系統,將是另一個全新的課題。

合勤(2391)
董事長:朱順一 總經理:陳玉龍
成立時間:1989年
資本額:37.52億新台幣 2005年
預估營收:136.7億新台幣(大眾證券預估)
2005年預估EPS:6.4元

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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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