度小月的行情中,有5線契機
度小月的行情中,有5線契機
2004.12.15 | 科技

明年的電子股是否還有投資價值?從2003年起,電子股股價節節衰退,甚至已經來到2000年以來的歷史相對低點,投資人是否應對電子股完全失去信心?12月上旬,各家投資機構在明年的投資展望說明會中,對於電子股的看法卻並非全然悲觀。
「產業成長動能陷入瓶頸、欠缺明星電子產品,市場需求逐漸減緩」,是法人機構對於明年電子股持一致的看法,多數分析師也認為電子股的股價都還有下探空間。儘管整體產業前景大不如前,但是「台股的走勢會呈現矛盾情節,」ING彰銀安泰投信投資長張錫指出,從投資角度來看,明年電子股走勢將分為兩大區塊,也就是「資金行情、低本益比」與「景氣修正、盈餘衰退」兩股趨勢的拉鋸戰。

**明年高點在上半年

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「資金行情可望出現在明年第一季,」建弘投信投資研究處副總楊瑞麟認為,每年年底到翌年第一季,股市往往呈現正向走勢,與年底是傳統零售旺季有關,每年年初上市公司也會對新的一年營運表現有著樂觀的預估,市場瀰漫「元月效應」,因此市場一致預估明年的高點將會出現在上半年。
不過,基本面的不樂觀,對於投資人而言,也意味選股難度將更高,「電子股已經走入低本益比時代,」保德信投信基金經理人尹乃芸認為,在大廠殺價競爭愈演愈烈的情況下,競相犧牲毛利率搶攻市佔率,導致獲利率持續衰退,相較於2003年前電子股平均本益比尚有18-20倍,她大膽預估今年至明年的預估本益比下滑至12-14倍,而許多大型龍頭股,股價都可能在明年第一季後落底,金鼎證券研調部副總曹中平認為,明年投資人對於「成長」與「獲利」題材的類股,要有更聚焦的研判,「以產業趨勢持續成長的網通股,以及股價將有可能提前觸底回升的TFT-LCD面板股,最值得注意,」曹中平說。
但是,今年股價表現讓投資人空歡喜一場的面板類股,明年是否能有逆轉的機會?台灣工銀證券投顧副理蘇泰弘分析,明年隨著五代廠達全能量產,以及六代廠產能逐漸開出,預估產能年增率約五成,市場的供給仍舊大於需求,面版價格也將持續向下修正,甚至到達廠商的變動成本邊緣,「不過,一旦液晶電視與傳統映像管電視價差縮小到三倍以內,將會引爆消費者的換機需求,」台證投顧協理甯正宇說,假如液晶電視的需求開出,面版價格也可望止跌,明年仍可以逢低佈局LCD面板股票。

**投資重點:掌握新技術的廠商

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在消費性電子製造廠商中,掌握新技術與新產品的利基型廠商,將會是2005年市場的新星,像是最近熱門的iPod概念股、配合Intel 新推CentrinoⅡ筆記型電腦的散熱模組製造廠商、以及數位家庭概念帶動的網通類股,都是法人機構口中明年的重點投資標的。
蘋果電腦在2001年推出iPod後,銷售量年年持續上升,甚至今年11月推出最新款的彩色螢幕iPod Photo,甫上市便造成搶購,可見iPod魅力的不同。尹乃芸認為從iPod單季全球出貨量達400萬台, 預估今年整年出貨量至少有1200萬台,可見由國內生產連接線的正崴、機殼的英誌、機體組裝的英華達等,明年獲利潛力不容小覷。
此外,英特爾的915/925新晶片組,為PC產業帶動另一項商機,其中受惠最深則是新架構PC需要的散熱模組。蘇泰弘指出桌上型電腦對散熱需求的標準提高,導入散熱導管解決方案將帶動散熱模組產業,預估明年成長率為25%,而其中桌上型PC的散熱模組部分,年成長率也高達159%。
此外,電子股的研究員也一致發現,在「數位取代類比,寬頻取代窄頻」的大勢所趨下,全球以及國內網通產業明年都會受到市場成長的帶動,而有機會成為電子股中的新主流,「但是仍以代工為主的企業,成長性將不如已經建立品牌價值的網通大廠,」甯正宇指出,台灣代工廠商在經營品牌上的時間雖不長,但是從這兩年的產業競爭中可以逐漸嗅出,「擁有穩固品牌業者的營益率比純代工廠強,」而網通業者中又以友訊、合勤利用自有品牌,發展出獨特的經營模式,成功打入北美、歐洲市場,也為未來獲利打下良好基礎。
整體而言,從法人機構的分析中來看,經理人與分析師不斷調整對電子股的佈局,不難發現,唯一的鐵律是:能夠跟得上消費者需求變動的電子類股,仍會令人期待。

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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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