蘋果真是華爾街寵兒?
蘋果真是華爾街寵兒?

「蘋果最近因為iPhone XR賣得不好,股價跌得很慘耶。」久未嚐到家母手做家常菜的我,嘴裡含著雞腿抬起頭來,看到的是家父嚴肅的表情。

儘管早在1989年就拗不過仍在國中和國小就讀的我和弟弟的要求,任職公家機關的家父花了相當的金額為我們購入第一台電腦(記得是某台灣品牌的386機型),他本人接受計算機科技的速度卻驚人地慢。相較於家母在進入21世紀後都慢慢熟稔電腦和網路的使用,家父退休後儘管努力「學」電腦和網路,卻進一步退三步、有一搭沒一搭地,始終未能全面接受電腦和網路進入人生。

然後就像所有長輩一樣,在賈伯斯的魔法下,他一下子進入了智慧型手機和平板電腦的繽紛世界,上網時間開始大幅竄升,最近甚至成為電信商網路吃到飽的用戶。這樣的轉變不只發生在他身上,許多我同輩朋友家裡的頑固老爹也都經歷過同樣的跳躍式進化。但像他這樣進一步關心到蘋果股價和相關新聞的,我想可能就是少數了吧。

股價大跌,對蘋果營運有影響嗎?

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圖一:蘋果最新股價與市值、以及過去一年股價走勢

上圖是蘋果最新的股價以及過去一年股價走勢,目前蘋果的市值約為$787B,股價則為$166.52,距離去年8月底創下的股價高點$227.63以及超過$1.1T的市值,下跌幅度約為三成,這種透過挑選時間區段、報導市值最大量蒸發的新聞最容易衝高點閱率,也最受一般非金融專業媒體喜愛。

以一般人的直覺反應,股價暴跌和市值大量蒸發,好像意味著公司岌岌可危,因此值得「關心」。然則以實際運作來說,如果一間公司有健康的毛利率(gross margin)的營運獲利率(operating margin),營運現金流(operating cash flow)為正,約當現金足夠應付營運資本(working capital),帳面上也無過多即將到期的長期債務(current portion of long-term debt),那麼公司股價和市值暴跌,其實對公司營運並沒有直接的影響。

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圖二:蘋果截至2018年12月29日為止流動性相關數字

下面是蘋果截至2018年12月29日為止的季度營運數字:

營收=$84.3B
毛利率=38%
營運獲利率=27.7%
營運現金流=$26.7B

可以看到公司仍然有著讓人眼紅的特優生營運表現,不僅營運獲利率接近三成,營運所產生的現金流更超過營收的三成。根據上圖流動性資料,上一季(12月29日為止)較前一季(12月29日)出現營運資本惡化的狀況,從$15.4B提高到$32.5B,這其實就是新聞上寫的「新機銷售不如預期」的結果,庫存上升導致現金被「困」在供應鏈裡,導致營運資本大幅增加。但就算是增加幅度的$17.1B,單靠當季產生的$26.7B營運現金流支付也綽綽有餘,完全無需伸手到公司金庫裡去拿錢──蘋果的營運績效就是這麼的好。

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圖三,蘋果截至2018年12月29日為止長期債務一覽表

上圖為蘋果所有主要長期債務的資料,公司總額為$103.8B的長期債務都是以公司債的形式取得,其到期日從2019年到2047年(!)不等,其中一年內即將到期、可歸屬為短期債務的部分金額僅僅為$9.8B。上一段論述中的單季營運現金流($26.7B)就算扣掉營運資本增額所需部分($17.1B),剩下的部分償還今年一整年即將到期的債務$9.8B也幾乎可以全額償還。

綜合以上簡單的分析,我們可以毫無疑問地總結:

蘋果儘管上一季遇到亂流,但其亂流下的營運績效仍舊非常優異,產生的現金流足以應付所有營運和資本結構上的現金需求,因此無需向資本市場伸手,營運本身也就不受股價和市值暴跌的影響。

硬體公司是原罪?華爾街看衰蘋果發展

講完好話後,我們趁這個機會來看看資本市場對於蘋果這樣的「硬體」公司的真心話。

首先我們注意到,儘管$787B的市值聽起來仍然很驚人,但蘋果上一個會計年度(2018年9月29日為止)總營收可是高達$266B,市營比(市值相對營收倍數,market cap-to-revenue multiple)相當於:

市營比=$787B / $266B =2.96X

出現了!硬體公司的「三倍市營比」魔咒,連蘋果這樣的品牌公司都逃不掉!

蘋果截至2018年12月29日為止的資產表.png
圖四,蘋果截至2018年12月29日為止的資產表

但是如果讀者中的賈伯斯迷們已經開始痛批華爾街的膚淺,我很抱歉地跟各位報告:華爾街對於蘋果的評價比「三倍市營比」還糟糕,原因在於蘋果帳面上(見上圖)其實還有高達$44.8B的現金,流動資產中還有$41.7B的可出售證券,非流動資產甚至包含高達$158.6B的可出售證券,如果我們假設蘋果營運資本的需求如我們剛剛分析的一樣、全部都可以仰賴營運產生的現金流支應,那麼這些總價值高達$245B的現金和可出售證券,就是我們金融理論說的「超額現金」(excess cash),換句話說蘋果現在的$787B市值反映的,不只是對營運所能產生的未來現金流的期望,還包含現在在資產負債表上那高達$245B的現金和可出售證券!

因此要了解市場到底給予蘋果相對於其營收水準多少的倍數,我們必須從金融理論上更完整的企業價值(Enterprise Value,EV)來計算:

企業價值 = 股票市值 + 長期債務市值 – 超額現金
=$787B + $103.8B − $245B = $645.8B

換句話說,蘋果現在$645.8B的企業價值,只不過是上一個會計年度$266B年度營收的2.4倍!比起「三倍市營比」還打了八折呢。

華爾街對於「硬體公司」有多摳門,我們來對比一下社群媒體推特,下面是推特的數字:

2018年9月30日為止前四季營收=$2.87B
現在市值=$25.18B
企業價值=$21.91B(推特共有$4.3B的現金和可出售證券)
市盈比=$25.18B/$2.87B=8.8倍(蘋果:3倍)
企業價值比營收=7.6倍(蘋果:2.4倍)

要注意的是,我故意不選擇谷歌或者臉書這樣獲利能力驚人的網路軟體公司,而選擇了長年虧損、商業模式一直被質疑的推特,但即使這樣讓人質疑連連的公司,就因為它屬於很炫的「網路軟體」公司,而不是像蘋果這樣的苦幹實幹硬體公司,華爾街就給予了它比蘋果高出許多的估值。

這其實不是什麼新聞了,這十幾年來無數軟體獨角獸崛起,上市得到超高估值,但也有許多後來失寵,市值狂跌到只剩幾億美元。而像蘋果這樣「不被認為」是軟體公司的科技巨人,苦幹實幹實現驚人的營收、獲利和現金流,最終也就只是被華爾街當作「藍領階級」看待,所以市值暴跌也就隨它去吧,等到景氣真的反轉向下,一干獲利能力薄弱的軟體獨角獸現金流吃緊,我們再來看看華爾街對於真正的「金牛」是否終於願意給予更公平的評價。

本文由楊建銘授權轉載自風傳媒

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關鍵字: #Apple #iPhone
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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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