眼光精準   搶奪先機
眼光精準 搶奪先機
2004.07.01 | 人物

豐藝的成長,受惠於面板產業的大需求。」豐藝電子總經理李沛霆表示,目前面板相關產品占公司營收比重約70%,預估市場對於LCD monitor、筆記型電腦及LCD TV需求將持續增加,可帶動液晶面板市場需求量成長約50%。今年豐藝營收目標還可望創新高達到135億9000萬元,較去年成長32%。

**不只代理產品,
比別人更早看到市場

**1986年成立的豐藝,代理產品包括線性IC、特定應用晶片、微電腦控制器、RF、通訊相關IC、影像處理IC等相關電子零組件產品、液晶顯示面板及模組研發銷售,目前總計約有20條產品線,主要代理品牌皆為知名廠商,如今年台灣科技100強榜首聯詠、第6名的友達,以及全球第一大面板控制IC大廠Genesis。
「代理商的競爭不僅在於會賣產品,更要比別人早一步看到市場。」李沛霆指出,除了選對產品線,更要早期就切入市場,這中間當然有風險存在,但相對能獲得的報酬也高。例如Genesis當初知名度並不高,很多通路業者並不看好,豐藝卻能大膽押注,業績就因此翻了兩翻。
「我們開發一條新的產品線會考慮幾點,第一當然是這個產品是不是在對的趨勢上,第二會考慮這個產品有沒有過度競爭的情況,」李沛霆以投入面板產品線為例,雖然在1998年以前台灣面板業一點基礎也沒有,但由於過去PC及半導體產業所累積的配套基礎不錯,加上日本當時受到韓國的威脅,急於尋找合作夥伴,而國內也因為產業還不成熟,投入的人不多,整體評估起來發現是利多於弊,「當然就要大膽投入。」

**提升技術層次,
加入客戶產品開發時程

**
然而,除了眼光精準,豐藝重新定位自己的角色,更是最大的競爭本錢。「現在代理商生意已經不能像以前只要買進賣出,賺easy money,更要能夠提供整體解決方案,加入客戶產品開發的時程。」李沛霆分析,就目前台灣的產業生態,代理通路商大致可分為兩個類型,一是走標準化產品如DRAM,另一種則是牽涉到客製化的利基模式。標準化路線雖然需要投入的資源相對較少,但競爭激烈 ,且受價格波動影響大,不容易建立起差異化的優勢,「所以我們定位自己在高技術層次的design-in市場。」
李沛霆說,特別是數位化及通訊時代來臨,不僅產品淘汰速度加快,突顯個人化的產品更將成為主流,豐藝在5年前成立模組產品事業部,積極整合液晶顯示面板、驅動IC及相關軟體,並成立研發中心,像無塵室的設立,目的就在研究包括亮度、色彩、反應時間等不同面板特性,節省客戶尋找相關零組件的時間。
豐藝的經營成績,說明了策略的成功。豐藝最近一年的營收成長率為 61.7%,較同業平均之 34.9%高出近一倍,而74.9%淨利成長率,也遠遠地超過同業的平均28.2%;最近一年股東權益報酬率為 34.3%,更較同業平均的16.4%高出不少。
豐藝近來重點放在布局下一個5年的產品線,「就像IC設計公司必須突破一代拳王的宿命,代理商也有同樣的課題,」李沛霆表示,豐藝下一波的研發重點將放在GPS Module及藍芽無線模組,「這個產品可以涉及的領域涵括航太、娛樂、醫療及汽車等工業,市場想像空間很大。」

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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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