聯發科準備大反攻,蔡力行:投資關鍵技術不做跟隨者
聯發科準備大反攻,蔡力行:投資關鍵技術不做跟隨者

今年6月上任的聯發科共同執行長蔡力行,在上任近7個月後,給團隊整體表現自評90分,面對行動裝置晶片市場競爭激烈,他坦言,聯發科在過去一兩年很辛苦,業績、毛利都受到影響,但以財務表現來看,現在毛利率已經有緩慢且穩定的回升,行動業務正依計畫改善當中,對於中長期提升產品競爭力、毛利率與市佔率都有信心,「下一步就是反攻,把流失的市占搶回來。」

蔡力行提到,半導體市場競爭激烈,但聯發科一向有獨特的市場定位,也是全球少數能提供跨平台產品,擁有關鍵技術及IP,具備高度整合SoC設計能力的公司。他指出,未來聯發科也不會只著重在行動業務,其他像是智慧語音助理、物聯網,電源管理與客製化晶片等高度成長產品,未來1到2年能有兩位數(double digit)成長,營收占比在30%以上。

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聯發科27日舉辦年終記者會,未來將採多元化產品及市場佈局。
圖/ 蔡仁譯攝影

聯發科總經理陳冠州強調,聯發科仍會堅守智慧機市場,因為包括AR、VR、AI等技術都是立基於行動運算平台,聯發科今年推出的Helio P系列處理器在市場反應佳,對於明年手機市場,聯發科保持審慎樂觀,看好在1500元到3000元人民幣的新興市場仍會持續成長。他也指出,聯發科下一代P系列產品將支援AI與電腦視覺(Computer vision),提供更精確的人臉辨識,AR/VR、3D感測技術(3D sensing)。

持續深耕中國市場,佈局人工智慧、5G關鍵技術

陳冠州也提到,聯發科的人工智慧發展方向,是要成為終端人工智慧(Edge AI)的促成者(Enabler),整合多種運算單元(APU、GPU、VPU、DLA)到終端晶片,支援「雲端+終端」混合的AI運算架構。第二是提升Edge AI的運算效率,支援業界現有的神經網路(Neural Network)架構,達成最佳化運算效能及功耗平衡。第三則是在多樣化產品平台上實現AI,採跨作業平台方案將AI帶進主流市場,導入家用、行動與車用市場。

而在市場與產品技術佈局方面,蔡力行也提到,聯發科將努力爭取國際指標客戶,且不只是在行動產品合作,而是多方向合作。除了持續深耕中國與新興市場,也將擴大北美市場投資、招募高階技術人才。

他指出,聯發科目前投入22到25%營收在研發上,未來也會持續投資包括人工智慧、5G、NB-IoT、802.11ax與車用電子等關鍵技術,「一家企業唯有掌握關鍵技術及核心價值,才能免於被邊緣化以及避免整體價值下降。」蔡力行表示,聯發科將積極投資取得市場上的位置,不會只做追隨者。

關鍵字: #聯發科
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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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