華為+ 3Com再戰思科
華為+ 3Com再戰思科
2004.09.01 |

與3Com合資的華為數據通信業務還將上演什麼大戲?
「我們去年數據通信業務的銷售額是28億元,今年是50億元,明年肯定突破100億元,2006年我們的目標是200億元。」8月12日,在杭州之江科技工業園華為3Com技術有限公司(以下簡稱華為3Com)總部,首度面對媒體的華為常務副總裁、華為3Com總裁鄭樹生向記者細訴了剛剛出爐的「三年規劃」。
數據通信業務是目前華為增速最快的業務。鄭透露,華為數據通信業務於2003年底結束虧損,開始盈利,「3Com已經連續4年業績下滑,今年第一季度也開始回升。」鄭說,所有的鋪墊都已做完,今年是衝刺國際市場的關鍵準備年,未來的3年將考驗華為在數據通信領域持續了十年的投資。

**華為與3Com的分工  

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2003年11月,華為與3Com成立合資公司,華為將其除高端路由器以外的所有數據通信產品的研發、製造全部注入合資公司,3Com則注入1.6億美元和所有的產品專利。
華為3Com是華為首度將產品線剝離出來,並以合資公司方式運作。鄭樹生指出,華為與3Com兩家公司是未來華為3Com公司產品的海外銷售主體。具體的分工為:華為與3Com將雙方現有的中國和日本的企業網路銷售和服務業務並入合資公司,並由合資公司在這兩個市場銷售兩家公司及合資公司產品;在中國和日本以外的市場,華為將繼續面向全球運營商市場,銷售華為自身的產品和合資公司的產品,而企業網路市場則由3Com公司以3Com的品牌去銷售合資公司產品及3Com現有產品。
「也就是說,我們全球市場實際上劃為三大塊:全球運營商市場是華為負責,中國大陸和香港地區與日本的企業網市場是華為3Com合資公司負責,日本與中國以外的企業網市場由3Com與其他合作夥伴以OEM的形式開展銷售。」華為路由器產品總監吳欽明解釋。  
事實上,3Com總裁Bruce也坦承,3Com要重振雄風必須做好幾件重要的事情:「第一件,需要有更廣泛的產品線滿足用戶需求。第二件,我們的成本結構應該具有競爭力。」

**華為前進歐洲大戰思科 

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實際上,按照華為+華為3Com「2006年200億元」的目標,中國已無法容納華為的長遠抱負。
相比每年200億至300億美元容量的國際市場,只有15億美元的中國數據通信市場實在是極其細微。儘管華為正在蠶食霸主思科的部分市場,根據賽迪顧問公司的數據顯示,思科在路由器和乙太網交換機在中國的市占率已從原來超過60%的比例滑落至2003年的41%和29.5%。但是外有JUNIPER、北電等跨國公司,內有邁普、港灣、銳網星捷等國內新秀,120億元左右的中國數據市場增長潛力有限。
這註定華為要和思科狹路相逢。思科在國際舞臺的強悍遠勝於在中國,它統治了超過70%的市場,公司發展如日中天:2004財年,該公司的淨銷售額為220億美元,比2003財年增長了16.8%。
鄭樹生說,華為把海外首戰場放在歐洲,2004年,華為3Com將完成全球營銷網路的佈局,歐洲是要塞之一。「歐洲是全球第二大IP產品應用市場,現在歐洲很多主流運營商都在測試我們的產品,如法國電信、英國電信、西班牙電信,預計明年全球市場我們會有很大的增長。」

  
**現金流管理能力決勝負  

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根據思科的財務報表顯示,2001至2004年,其在中國的銷售額已從10億美元下滑至7.2億美元左右,市占率也在中國廠商的追擊中迅速下降。
然而,放眼全球,要與龐大的思科對峙,單資金一項就實力懸殊。思科2004財年銷售額220億美元,淨利潤高達53億美元。而華為、3Com去年銷售額分別為317億人民幣和10多億美元。與思科相比,資本實力仍顯單薄。   
一方面,中國數據通信市場近年內價格戰日盛,華為獲利潤極低,銷售三年剛剛盈虧持平,以3Com1.6億美金的注資是否足夠支撐海外市場的火拼?未來的爭戰將考驗華為3Com的現金流管理能力。

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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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