英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
英特爾新晶片難產 景氣雪上加霜
2004.08.15 | 科技

不斷推出新科技是英特爾維持強大競爭力的武器,然而,英特爾今年卻是流年不利。繼Dothan(Premium M)曾因良率過低而延後數個月才上市,Tejas和Jayhawk的研發計畫在5月被宣告中止,再有Grantsdale晶片組下架回收事件,原擬六月出品的電腦工作站用新款Xeon晶片,目前僅有搭配晶片組Lindenhurst出貨,筆記型電腦晶片Alviso的上市時間由於設計問題被宣告延至明年。

**存貨創三年新高,消化到年底

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更糟的是,讓電腦系統業望穿秋水,期望帶動換機需求,時脈為4.0GHz的Pentium4(P4)微處理器,英特爾居然在7月29日宣佈推出時程由今年第四季緩至明年第一季,讓電腦系統業在今年的返校旺季確定「不旺」之後,現在已經得提早為年底旺季的實銷狀況捏把冷汗。
全球目前約有85%個人電腦採用英特爾處理器,這幾年來,儘管科技業景氣低迷,英特爾仍持續耗費巨資升級製程與開拓新產品,原以為不景氣時的投資,終於可以在這波景氣復甦中回收,豈料今年景氣走勢弔詭異常,系統業者笑稱,第一季的熱絡,讓業者以為5、6月將淡季不淡,「結果證實,果然還是很淡,」剛結束歐洲考察通路銷售實況的商務旅行,返國未久的國內筆記型大廠主管,對於歐洲通路塞貨嚴重的狀況,更是感到觸目驚心。
英特爾帳上的存貨狀況,也充分反應出此一窘境。英特爾第二季存貨水平,遠超乎華爾街想像,達到三年來最高,英特爾刻正嘗試壓低庫存,此一工作將持續到今年底。

**顧客不滿意, 所有的理由都不是理由

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英特爾在二月推出首款採行90奈米製程的桌上型電腦處理器晶片Prescott(3.6GHz的P4),不過Prescott存在異常高電耗情況,意在取代Prescott的Tejas也面臨相同問題,伺服器晶片Jayhawk的結構則與Tejas相似。另一方面,Grantsdale晶片組因漏電瑕疵而回收,導致英特爾第二季銷貨收入必須勾銷3800萬美元。
4.0GHz的P4延遲問世,對英特爾今年財報的衝擊有限,但肯定讓英特爾形象雪上加霜,外界不免擔心英特爾的執行力是否漸趨低落。國際數據資訊(IDC)的分析師凱伊(Roger Kay)指出,4.OGHz的P4之所以延緩出貨,可能由於每片晶圓僅有少數晶片能達到如此高的時脈,至少在生產初期是這個樣子,迫使英特爾必須延後最新版P4的上市時程,因為英特爾必須將4.OGHz的P4產能提升到一個月數十萬顆,好因應市場需求。
新產品接連出狀況,讓英特爾執行長貝瑞特極為憂心,英特爾執行長貝瑞特在7月下旬曾發出一封電子郵件給公司全體員工打氣,此舉實在不尋常,貝瑞特在信中指出,他在7月中旬一場與該公司高層的會議中毫不客氣地直接指明,英特爾毫無疑問必須提升績效。貝瑞特認為,新產品延後上市和製程議題是由於許多原因造成的,但只要顧客不滿意、英特爾不成功,那麼所有理由最終都不是理由。

**景氣摸不清,超微急追趕 

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英特爾狀況頻頻,苦了望穿秋水的系統業者,卻樂了強勁競爭對手超微。當貝瑞特氣急敗壞寄出電子郵件來發飆時,超微執行長魯茲(Hector Ruiz)卻很「湊巧」地,緊跟著發出一封溫馨的電子郵件來勉勵員工,盛讚他們最近以來的優異表現,並向員工強調,超微不再是科技的跟隨者,「命運掌握在我們自己手裡,」魯茲特別鼓勵員工,當下最重要的事,就是要展現出超微更勇於承擔,更值得信賴的訊息。
在英特爾陰影下,長期虧損連連的超微,最近扭轉局面,已連續三季獲利,且氣勢持續上揚。該公司在快閃記憶體的市占率持續擴大,首先推出類似x86架構的64位元微處理器,並且在五月開始以90奈米製程生產晶片,只比英特爾晚了一點點。
當科技業的成長力道大幅走緩,產業的競爭淘汰賽只會更加激烈。誠如市調公司Insight 64的分析師布魯克伍德(Nathan Brookwood)所言,「今年是英特爾的淒慘年」,英特爾必須趕緊重新振作,一雪前恥,否則在瞬息萬變的科技業中不斷出岔子,即使軍容強盛如英特爾,丟掉大片江山也並非不可能。

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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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