廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
廣輝陳勁志躋身面板業最年輕的副總
2004.08.01 |

一台一台筆記型電腦的面板變換著五顏六色,吸引著一波一波年輕應徵者細細端詳,廣輝電子副總經理陳勁志在新竹國賓飯店的徵才現場,回憶著當初一路走來的堅持。
「忠誠度是可以相加相乘的,」陳勁志說,同事間互相打氣,慢慢看到產品成果、公司上下游整合的走向,都讓整個團隊的忠誠度愈來愈高,也讓廣輝可以從「面板五虎」中最晚踏入的公司,5年來成為全球第三大筆記型電腦面板供應商,「只要鑽研的夠深,後發也可以先至。」陳勁志說。
陳勁志是林百里「烏龜精神」的信奉者。只不過廣輝這隻烏龜,也在今年裝上了翅膀,五代廠良率已達到七成,除了說明背後廣達集團的實力,加上年輕人的衝勁和韌性,正是新興產業的力量。

**「三三危機」決定去留關鍵

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「這個行業除了持續投資,最重要就是人才培養,」難怪陳勁志要走出工廠,親自到應徵現場解答年輕人的各種疑慮。他強調,每個人都要找到自己最有興趣的工作、有前景的產業和技術方向正確的公司,找到「Match Point」(最適點)。找到了Match Point後,走在對的路上,只要做一些小成果就可以得到掌聲,「年輕人就會愈做愈有信心、愈做愈投入。」
其次,在一個新興產業裡,一定要讓年輕工作者看見一個向上循環的「Loop」(圈環),也就是除了成果之外,整個公司是往上走的。陳勁志觀察年輕科技人的動向,有所謂的「三三危機」,前3個月和前3年是去留的關鍵,主要是前3個月會有公司文化適應上的問題,3年之後,擁有技術水準之後,又有下一步發展的問題。這時侯Loop就顯得特別重要,讓年輕人覺得只要有耐心,公司還會繼續成長,「要讓人有水漲船高的感覺」,陳勁志形容。
第三,從生涯發展來看工作,前面要儘量多學習。陳勁志以一個新興產業「過來人」的角度來看,未來這個產業的發展變化雖然很多,但是如果前面沒有一定的技術深度,後來就走不廣,「你在一個領域一定要做到最深,比如說一提到薄膜,別人第一個就會想到你!」陳勁志說。

**要全力投入,才能做到最好

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要走得深,就要全力投入。陳勁志14年前進入半導體業界,11 年前選擇了TFT薄膜液晶領域。早年他曾參與工研院的台灣第一座8吋廠「次微米研究計畫」,後來這個計畫轉移到「世界先進」,陳勁志因為國防役繼續留在電子所,即使IC產業景氣好時做一塊賺一塊,但他還是決定往人少的光電產業走,從「非晶矽」到「低溫晶矽」,一直做到工研院研發經理。
為什麼在一個當時產業前景不明的領域裡可以待上11年?陳勁志笑說,或許半導體和TFT最大的差別,就是半導體經過封裝之後就看不見了,但TFT可以從一片玻璃一直看到最後的成品,畫質影像愈來愈漂亮、面積愈做愈大,「親眼看見自己的成果一天天進步,得到的成就感不是金錢物質能滿足的。」陳勁志說。
決定投入廣輝,也是因為喜歡廣達重視研發及單純的公司文化。「年輕生命有限,完全投入產品都來不及了,」陳勁志說,從研究單位進入業界,可以感受到節奏感完全不同,每一天要做的計劃不能停下來,不像在研究單位想衝或想停都看研究者本身,不過現在他在廣輝一天的產量,可能是過去的一年,陳勁志形容,「這就是實戰的感覺,研究的成果可以馬上量產、放大。」
但TFT也是一場市場殘酷的實戰,2年前大家極度不看好台灣TFT產業時,「我當時努力勸人家一定要留下來!」陳勁志回憶那時自己苦口婆心,用Crystal Cycle(液晶循環)來分析產業起伏是正常現象,也從個人角度分析,到別家公司也不見得好,畢竟廣輝擁有正確的方向。
「我到了第二廠開始就更有信心了,」陳勁志指出,經過和夏普合作之後,發現自己也能做到世界一流水準,更對公司策略充滿信心。

**互信和尊重,人人都有價值

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經過了產業起伏,民國54年次的陳勁志,不但是廣輝的「第三號員工」,僅次於林百里和廣達技術長刑智田,也變成了台灣面板界最年輕的「副總級」人物,也說明了這個產業夠新,足以讓年輕人冒出頭來。
陳勁志就指出,一群人可以「水漲船高」,其實還是靠組織成員之間的「互信和尊重」,每一個人都是有價值的,而他認為他和同事的關係,沒有上對下,而是一種「Respect」(尊敬)。
陳勁志有被人挖也有挖人的經驗,其實最後「主要還是看文化,以及人和的問題。」陳勁志指出,對工程師來說,文化就是公司制度和發揮度的問題,所以,他一直相信「忠誠度」是可以培養的,只要讓工程師覺得這裡有好的制度可以讓他發揮,受到尊重,他就會留下來不想走。
反之,「我們對於因為股票來的人就比較保守。」陳勁志現在面試時也會關心這樣的問題:為什麼離開上一個工作?為什麼喜歡我們?陳勁志指出,公司有草創、成長、擴張及成熟,在「成長期」大家還是重視「自己人」,包括自己培養的幹部和外面跳槽來的人,他會維持九比一的比例。「像我們要走到數以千億的公司,未來堅實度愈高,就要靠忠誠度了。」陳勁志語重心長地說。

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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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