掃毒預警系統跨出一大步
掃毒預警系統跨出一大步
2004.07.01 |

2004年台灣科技100強榜單中,共有48家新進榜廠商,也代表擠出了48家廠商落榜,在過去一年中產業環境劇烈變化的程度,從榜單大幅變動可看出。
在今年排名躍進以及新進榜的廠商中,大致呈現兩股趨勢。一個是隨著台灣TFT-LCD產業競爭力大增,相關廠商的名次大進步;另一個則是在資訊系統、手機組裝的龐大基礎下帶動下,應用在資訊或是手機上的關鍵零組件廠商也在今年大有斬獲,台灣產業聚落的特性,仍然是廠商崛起的關鍵。
與去年相較,今年排名大幅退步或是跌出榜外的廠商,也可呈現出兩股趨勢。一是由於去年華碩在主機板市場進行低價掠奪,使得以PC用主機板為主的廠商,紛紛跌落榜外,二是在產業上下劇烈變動之際,資訊及半導體通路商經營變數大增,調整不及的廠商,也紛紛在榜上消失。
值得注意的是,由於華碩在去年將部分主機板業務分割至華擎,使得華碩本身的財報呈現營收衰退,而台灣科技100強排名,是依據證期會所公佈的上市、上櫃公司財報進行比較,所以造成華碩在以集團營收計算排名的美國《商業週刊》全球科技100強上榜,《數位時代雙週》台灣科技100強落榜的情況。

賽門鐵克──駭客大戰的領軍人
資訊安全領導品牌如何搶先在網路病毒大蔓延之前一步?賽門鐵克執行長約翰‧湯普森(John W. Thompson)的做法,是透過購併公司,成為擁有最完整對抗駭客產品清單的企業之一。
的確,賽門鐵克一直以來都是靠購併來擴充成長,不過湯普森的擴張腳步更快。從5年前買下加州的Cupertino後,他已經花了17億美元購併了13家公司,分別是擅長個人防火牆、入侵偵測、以及預警系統這類的產品。賽門鐵克在2002年時買下了一家在預警服務的先驅業者──Security Focus,很快地,賽門鐵克馬上成為這個快速成長市場中的佼佼者。湯普森說,賽門鐵克這麼快的擴張產品線,實在是迫不得已,因為「大約每15到18個月就出現一個讓舊技術失效的新攻擊型態。」
購併讓賽門鐵克在保衛企業網路、個人電子郵件的戰役中勝出,並在今年美國《商業週刊》的「科技100強」中名列第61。今年3月,賽門鐵克會計年度結算,總計該年銷售額達18.7億美元,年成長率達33%,而獲利更一躍至3.71億美元,年成長率49%。就在4月28日,賽門鐵克調高2005年財測至23.3億美元營收,相當於25%的年成長率,而估計獲利將可上看4.8億美元。
高盛(Goldman Sach)分析師佛芮兒(Sarah Frair)指出,賽門鐵克已成為具領先優勢的資安提供者了。然而,漂亮的財報也吸引了更多競爭者共襄盛舉,例如微軟便考慮將自家的防毒軟體加進視窗作業系統中,這勢將啃蝕掉賽門鐵克的核心業務──占公司營收74%的桌上型電腦防毒軟體及服務。而在同時,一家名為VeriSign的公司,及其他同業正積極進駐企業資安管理市場,這也正是賽門鐵克成長性業務之一。
湯普森的反應為何?繼續購併!5月19日,他宣布了一項3.7億美元的交易,買下反垃圾郵件公司的領導業者──Brightmail,使賽門鐵克得以繼續多角化經營防毒市場,並擴大業務,Brightmail擁有1800名顧客,這讓賽門鐵克有更好的機會向這些客戶銷售更多的資安產品。
湯普森馬不停蹄的下一個購併目標為何?雖然他閉口不談屬意對象,但顯然地,他現在想力拱的業務是諮商顧問。可以確定的是,當企業們忙著找新法子對抗網路黑暗勢力時,湯普森也同樣努力於物色新的購併標的。
(本文譯自美國《商業週刊》,版權為McGraw-Hill所有)

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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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