上緯為新買家延長風場出售時間,背後有兩個疑點
上緯為新買家延長風場出售時間,背後有兩個疑點
2019.07.02 | 併購

台灣第一家指標離岸風場本土企業上緯投控,6月底拋出震撼消息,除將大幅出售風場持股,同時買家妾身未明,在延長處分期限但無告具體交易期限下,上緯未來在離岸風電產業是否如公司所言,並未退出,引發疑慮。

賣掉子公司,撤出風電開發、維運市場

上緯於2016年在苗栗外海立起台灣第一支離岸風機,背後靈魂人物正是上緯董事長蔡朝陽,多年來致力推動離岸風電在地化,卻在6月21日宣布100%出售子公司上緯新能源及海能風場25%股權,交易總金額約2,598萬至1.01億美元,預計處分收益914萬至8,463萬美元(約新台幣2.8億到26億元),原預計6月底簽約,近日決議延長股權處分期限,上緯表示,還有新買家出現,需再仔細評估,至於何時簽訂仍未定。

上緯兼具國際風電大廠葉片材料供應商及離岸風電開發商的雙重角色,是台灣目前唯一有實績的離岸風電開發商。一間資本額僅9.35億元、市值79億元的公司,蔡朝陽當年為蓋兩支4MW的離岸風機,前前後後砸下40億元,開發台灣第一座示範風場,可稱作是台灣離岸風電的領頭羊。

目前手上擁有海洋風電、海能風電、海鼎風電3座風場,海洋風場128MW(百萬瓦)正進行第2階段施工,預計年底完工;海能風場376MW,規劃2020年商轉;海鼎風場2GW(十億瓦)尚未取得開發權。如今決議出售負責離岸風場開發與運維的子公司上緯新能源,並連帶賣掉持有的海能風場全數股份(持有25%股權),引起市場揣測。

上緯風場示範風機
一家市值不到百億的公司,上緯當年為蓋兩支4MW的離岸風機,前前後後砸下40億元。
圖/ 高雄國際海事展

疑點一:風場未營運就把股份賣光?

第一外界質疑為何風場尚未營運就先釋股,達德能源董事長王雲怡以開發商的角度來看,離岸風場案子動輒百億元起跳,即便持有25%到30%自有資金,仍是相當大的金額,通常會引進其他投資人,分擔風險,「不過風場發起人仍會持有一定比例的股份,做風場的經營管理。」

但上緯選擇把手中海能風場全數股份賣掉,以及處份開發風場的子公司股份,王雲怡認為這樣的情況很特殊,背後可能是上緯在營運取捨上所做的考量。

上緯僅透露買家是一間歐美能源公司,王雲怡表示,未來接手團隊面臨最大挑戰,就是水土服不服問題,畢竟國外企業仍須花時間熟悉台灣市場相關規範。

經濟部能源局則說,風場股權交易是正常商業行為,依行政契約規定,業者若釋股後其原發起人及風場專案公司仍應負責完成風場建置的責任。

疑點二:一個風場未取得開發權影響真的大?

日前蔡朝陽曾在個人Facebook感嘆,手中最大的2GW海鼎風場在第二階段未取得併網容量,導致2021-2025年無風場可發,坦言遴選結果重創上緯新能源團隊,多數員工因看不見未來性而出走。

上緯董事長蔡朝陽
蔡朝陽曾在個人Facebook感嘆,2GW海鼎風場在去年的遴選與競標都失利,是他最大的痛。
圖/ 上緯

對於角逐風場失利的說法,王雲怡提到,「離岸風電分成三階段推動,第二階段沒標到,不代表第三階段標不到。」

由於海鼎風場是由上緯與澳商麥格理、德國安能集團共同結盟的風場,目前已通過環評,不僅有外商助陣,也預計是第三階段區塊開發裝置容量最大的候選風場。

台灣綜合研究院院長吳再益則分析,論上緯的財力,終究難與其他國外開發商比擬,且第三階段區塊開發競爭激烈,他認為若前面打仗打不過,後面要贏的機會也很渺茫。

未來上緯是否也會選擇脫手海鼎風場股份,值得後續觀察。

上緯將何去何從?

目前上緯手中仍持有海洋風場7.5%股份,海洋風場第二階段施工也如火如荼進行,至於未來20年風場運維與維護部分,則會交給上緯新能源負責。

出售子公司後,上緯表示將更專注在「本業」,新材料、碳纖複合材料的業務與研發,將擴大風電材料在台生產廠房及設備投資,並尋求合適購併機會。

上緯
上緯與西門子歌美颯於去年10月簽訂海洋風電第二階段風機葉片樹脂的供應合約。
圖/ 上緯

目前上緯所生產的樹脂材料已打入國際風機供應鏈,成為風機製造商西門子歌美颯的樹脂材料供應商。

從財報觀察,107年度合併營業額達61.95億元,年增26.32%,其中環保耐蝕材料、風電葉片材料為成長主力;去年離岸風電僅占公司營收4%,環保耐蝕加上風電葉片材料營收占比超過8成,可見其重要性。

過去上緯風電葉片材料主要銷往中國,隨著上緯打入國際風機供應鏈後,未來也有機會出貨到歐洲市場,為公司營運增添新動能。

上緯身為台灣離岸風電的領頭羊,過去缺乏開發風場經驗,付出龐大的學習代價,但也為台灣離岸風電開闢第一條路;在上緯選擇處分子公司股份、全數出售海能風場後,接下來在離岸風電產業一舉一動,將備受關注。

關鍵字: #離岸風電
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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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