高齡化催出百億醫材原料「錢」景,泓格新廠啟用拚三年全球市佔率10%
高齡化催出百億醫材原料「錢」景,泓格新廠啟用拚三年全球市佔率10%

高齡社會醫療支出大增,工業電腦廠泓格宣佈新竹生醫事業處新廠啟用,將投資6億元跨足心導管支架、導尿管等醫學材料市場,生產醫療用TPU(熱塑性聚氨酯彈性體)原料,預計2020年第三季量產,目標三年損益兩平,總經理陳瑞煜誓言搶下10%全球市佔率。

泓格生醫處2018年成立,副總陳瑞祥是TPU材料開發事業主導者,也是陳瑞煜小兩歲的弟弟。過去他在工研院累積豐富經驗,2018年6月開始帶領6人團隊籌處生醫新事業,經過一年,新竹廠已經整修完畢,即將試產。

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看好老人醫療商機,泓格跨入醫療TPU材料
圖/ 泓格

老人醫材管材需求大,銀髮醫療商機增

高齡化時代來臨,台灣也首度進入人口負成長,心導管、導尿管等老年時醫療耗材需求大,醫療管材需求逐年攀升,根據市調機構預估,2019年醫療用TPU(熱塑性聚氨酯彈性體)市場規模約100~200億元,而供應商集中歐美大廠,美國Lubrizol占比就達8成,幾乎是獨佔事業。

「醫材市場會越來越大,因為老人越來越多,老人用到管子就多。」陳瑞煜眼光看到的,是中國的老人村市場,期望未來能將原料賣到中國去。

「玩就要玩大。」陳瑞煜說,全球賣TPU材料的原廠集中3~5家,服務不好,交期長達6個月,客戶不滿已久,而泓格量產後期望能夠做到2個月交貨。除了靠服務,品質價格也有信心更具競爭力,即便比歐美對手便宜,但毛利率仍有7~8成,比是工業電腦毛利率的兩倍。

醫療用管材目前有聚氯乙烯(PVC) 及TPU等材料,PVC材質以體外用為主,體內用如插管或支架,則以TPU材料為主,甚至連隱形矯正器也都開始導入TPU,至於醫療用矽膠雖無抗敏問題,但強度不夠,使用量仍不如TPU大。

泓格總經理陳瑞煜
泓格總經理陳瑞煜目標3-5年內拿下全球醫療TPU 10%市佔率
圖/ 泓格

根據統計,2019年全球TPU產值27億美元,醫療用量只佔2%,約每年1萬噸,但醫療用產值約100~200億台幣,產值比12~25%,顯示醫療TPU價值相當好。

泓格為多角化發展新事業,將2014年7月花2.4億元買的新竹廠重新整修,加上設備採購總計斥資1.3億元,打造3300坪工廠,加上後續2億元投資,計畫以6億元投資跨入這個利基市場,計畫2020年第三季成為ISO13485(可靠穩定的醫用TPU材料製造認證)生醫高分子材料生產廠房。

泓格表示目前會先規劃兩條產線,滿載將有三條產線規模,若三條產線全能量產,TPU供貨量將達全球3成。

工業4.0年底旺,Q4營收將衝近年新高

為什麼泓格要積極投資生醫第二事業?陳瑞煜笑說,不是本業業務不行,其實本業越來越好,但還是要找到第二第三根生意柱子,因為沒人能保證生意會好多久。(1,500家企業薪資全公開!你的產業中,誰給最低?誰最敢給?

陳瑞煜指出,泓格投入工業4.0服務,很意外第四季接單相當樂觀,10月起受惠客戶積極導入工業4.0,包括被動元件廠龍頭、塑化龍頭、食品龍頭都是泓格客戶。

泓格
泓格生醫工廠
圖/ 泓格

業績有望打破淡季效應,創今年高點,中國市場今年因為貿易戰業績下滑4成,但近期也已經回升,台灣半導體客戶需求也不弱,在客戶年底追單效應下,年度營收有機會恢復正成長。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #工業4.0
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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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