台積電病毒攻擊事件後,總裁魏哲家坦承犯錯:將建立自動化防呆
台積電病毒攻擊事件後,總裁魏哲家坦承犯錯:將建立自動化防呆

台積電晶圓廠號稱全球最精密的半導體重鎮,卻因為一個作業人員疏忽,遭Wanna Cry勒索病毒「木馬屠城」產能受影響3天,對此台積電坦承犯錯,總裁魏哲家更直言「我們發現人類不可能不犯錯」,今起將建立第二防呆機制,建立自動化系統確認防毒完成,讓人為事件不再重演。

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台積電總裁魏哲家(中)率財務長何麗梅、企業訊息處資深處長孫又文、資訊技術資深處長陳文耀與技術系統整合處處長吳俊宏出席記者會。
圖/ 王郁倫

在台積電晶圓廠機台遭病毒攻擊事件發生72小時後,台積電總裁魏哲家親率財務長何麗梅、企業訊息處資深處長孫又文、資訊技術資深處長陳文耀與技術系統整合處處長吳俊宏6日赴證交所主持記者會說明處置狀況。

台積電被視為是台灣最尖端科技的半導體國際大廠,卻因一個工程師面對新進機台與導入自動搬運系統,犯下疏失,從過去先隔離掃毒再連線的SOP(標準作業程序),變成先連線再掃毒,卻因此「巧合的」導致含知名勒索病毒Wanna Cry快速利用台積電最先進的全台晶圓連線管理能力,快速感染所有機台。

自動化意義:人不可能不犯錯

魏哲家坦言,越先進的製程所用的機台越複雜,自動化程度越高,所以復原速度也最慢,換言之,所有製程都受影響,但以7奈米復原最慢,但5日機台已經全數檢查完畢,但為求謹慎,確保品質,今天才全數上線量產。

對於爆發病毒攻擊產線,魏哲家說:「台積電晶圓廠裝機幾萬架以來,第一次發生這種事情,我也非常驚訝,也非常震撼。」在市場揣測是內鬼或遭受駭客針對性攻擊的同時,魏哲家則否認兩種懷疑。

他強調,經過此事「我們才發現,人類不可能永遠不犯錯,我們在發明一種新機制,就是跟人無關,從系統自動去偵測掃毒,沒有防毒的機器不會再連線,同時也會建立各廠區的防火牆。」只為了確保未來台積電將不會再發生這種事情。

AI增進效率,但跟防毒是兩碼子事

台積電今年才宣布,要加強利用人工智慧(AI)透過自動化與整合的資訊平台,讓工廠生產更具效率,但AI無法預警病毒事件,魏哲家對此解釋AI可以增強生產,但是電腦染毒就是染毒,是兩碼子事情,AI軟體是去增進生產制度及效率,AI本身不是防毒軟體,防毒有專業防毒,所以不是AI可以把毒抓起來,去防堵它。

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台積電晶圓廠以全台連線方式運作,效率最高,但意外也造成病毒感染擴散快速。
圖/ 台積電

魏哲家也對病毒事件做出更詳細說明,他表示台積電事件是因新機台安裝軟體過程中發生操作失誤,台積電8月3日安裝新機台時,並未將新機台在連結網路前先隔離確保無病毒,造成病毒進入公司網路。此病毒是Wanna Cry一個變種,造成感染後機台會當機或是重複開機。

魏哲家說,此次受感染的機台與自動搬運系統及相關電腦系統,主要是使用Window 7作業軟體,但卻未安裝修正軟體於機台自動化介面,以致受影響的機台及部分自動搬運系統無法正常運作,由於更新升級機台需關機,導致升級進度緩慢,甚至舊機台要跟設備原廠合作,導致很多Win7軟體沒有全數更新,未來會找時間全面安裝完畢。

最大影響縮減,但預期仍有報廢晶圓損失

相對台積電昨日發出的聲明稿,預估對第3季營收影響從3%降至2%,對此魏哲家表示,台積電6日已全線生產,先前預估是採取保守立場,2%是比較精準的數據,台積電也天天密集跟客戶進行溝通,期望第4季將延遲的交貨量趕上。

而此次事件也將對台積電第三季毛利率造成1個百分點影響,其中主要就是成本增加,包括報廢晶圓、搬運損失及多增的原物料,何麗梅表示,病毒事件確實對今年獲利有些影響,但已盡一切努力在後面透過各種方法降低衝擊。

對於是否向機台供應商求償,追究相關人事懲處,魏哲家表示目前全力投入產能量產及品質確認,並加強客戶溝通,求償尚未在評估內。

關鍵字: #台積電 #魏哲家
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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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