鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
鴻海投資半導體,兩好球兩壞球
2019.06.10 | 策略

近來鴻海董事長郭台銘全力參選總統,並表示不再擔任鴻海董事長,鴻海將在6月21日的股東會中,選出新的董事會成員,至於董事長大位人選,目前則傳出是由負責半導體事業部的總經理劉揚偉擔任。

不過,這篇文章並不打算討論鴻海董事長人選是誰,畢竟6月21日大家就會揭曉。在此我想討論的是,過去郭台銘希望「製造的鴻海」轉型為「科技的鴻海」,半導體事業是否可以成為未來關鍵的轉型方向?如果真的如此,鴻海原來業務是以電子零組件及組裝代工為主,未來投入半導體業,將有那些機會與挑戰?

鴻海投資半導體產業的兩大機會

根據日經新聞去年底的報導,鴻海集團與夏普在中國廣東省珠海市計畫興建半導體基地,投資規模達90億美元,預計從2020年開始動工。新廠將生產超高畫質8K電視和相機影像感應器晶片組,以及其他工業用或連線裝置用的感應器晶片。

據了解,時隔半年,鴻海的這個建廠計畫仍持續進行,延攬業界好手的動作也沒有停下來,顯然鴻海投入半導體並非只是說說而已。我的判斷是,

鴻海投資半導體產業有兩個明確的理由,第一是半導體產業成熟了,第二是中國全力推動半導體業

首先,半導體產業成熟了,摩爾定律已走到極限,這是大家都知道的事實,即使先進製程還會繼續朝7奈米、5奈米及3奈米等發展,但能夠切入這種高階製程的公司少之又少,至於8吋廠及製程不那麼先進的12吋廠,如今在技術、營運及設備等都已趨於成熟。

根據過去的經驗,當一個產業成熟了,往往就是鴻海切入的時機點,因為鴻海最強的就是大量生產、靠規模經濟賺錢,因此當成熟產業落到鴻海手中,就能夠做到最有效率、最便宜,讓競爭者無法超越。此外,半導體的高毛利挹注,可以對鴻海長期的低毛利有很大的提升效果。 鴻海選擇切入半導體產業,最初應該是基於這種考量。

第二個因素則是中國。如今,全世界大概沒有人不知道,美國和中國在打架,而且美國對中國發動的科技戰,就直指半導體零組件,因此,中國要用盡所有資源與力氣發展半導體,以對抗美國的全面封鎖。鴻海投資半導體廠,就是在這種大環境的氛圍下,取得政策獎勵補貼及珠海政府出錢出力等支持。

其實,鴻海富士康一直是中國外銷出口創匯的最大集團,當美中科技戰已演變到今天的半導體對抗賽時,中國宣示要朝半導體方向轉型,鴻海怎麼可能不遵循政策走?更何況,相較於那麼多投入半導體業的中國公司,鴻海過去累積的人才、經驗及客戶關係,都比其他人擁有更佳的優勢,做成的機會也會高很多。

貿易戰為半導體投資再添變數

不過,有機會當然就會有挑戰。鴻海若投入半導體業,一定也會遇到很多考驗, 我認為至少會有兩個。

首先,鴻海擁有許多大咖的代工客戶,目前鴻海想做的半導體生意,比較像是鴻海對代工客戶一條龍垂直整合服務的一環,也就是說,若鴻海客戶(例如蘋果)有半導體產品需求時,鴻海就協助其設計或生產,以此爭取更多客戶訂單,讓鴻海代工的產品,不要都是「毛三到四」的業務。

但是,若鴻海確定要以此模式切入半導體產業,勢必會衝擊原來的產業生態,打擊到原來包括IC設計及晶圓代工廠的生意,如此樹敵太多,鴻海的攻擊戰線拉長,初期會很辛苦。

除非,鴻海的客戶已能自己設計IC,委託由鴻海進行代工生產,如此來自原有產業界的阻力可能會小一點。不過,這種可能性並不高,因為大客戶想自己做的一定是高附加價值的品項,若是成熟產品,還是採用專業IC設計商的方案為主。

此外,美中貿易戰與科技戰愈演愈烈,未來美國、中國分裂為兩大系統,供應鏈很可能也要跟著壓一邊,若供應商分裂成兩大陣營,這讓過去可以同時供應歐美及中國客戶的台灣廠商,會感受到很大的不確定性,也把鴻海原本「中國生產、服務全世界」的如意算盤全部打亂。

因此,未來鴻海投資半導體業,勢必要到全球各地去設廠,在中國投資的廠房,恐怕只能做中國客戶的生意,至於要服務歐美客戶,設廠地點一定在中國以外,這對鴻海目前集中在中國生產的管理模式,也需要重新調整改變。

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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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