蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
2019.11.08 | 蘋果

蘋果供應鏈2018年吃盡苦頭,不過一切都在2019年iPhone 11降價、三眼鏡頭款(Pro Max)熱賣下,出現曙光。

iPhone主力組裝廠和碩公佈2019年第三季財報,數字亮眼到讓法人嚇一大跳,單季營收奔上3547.95億元今年高點,季增18.5%,財報獲利數據更是突出。

第三季和碩毛利率衝上3.8%,營業利益率1.8%,創9季度新高,稅前盈餘86.37億元,年增率140%,稅後純益62.97億元,年增率120.5%,單季EPS2.41元,是15季以來新高。

累計和碩前三季營收9482.75億元,年增8.5%,稅後純益110.93億元,年增率41.5%,EPS4.25元。這些數字都比預期要好,原因除了轉投資金屬機殼廠鎧勝-KY轉虧為盈,不再是拖油瓶之外,還有哪些背後因素?

鎧勝 程建中
鎧勝-KY今年Q3轉虧為盈
圖/ 王郁倫攝影

和碩專注單一機種,利用率求穩不求噴

首先是和碩通訊業務今年專注代工單一機種,傳言是入門款iPhone 11。

由於今年蘋果將新機基本款iPhone 11的起賣價降到699美元,比去年同樣定位的iPhone XR還下降了50美元(約新台幣1,500元),讓市場接受度提升,代工廠機種單純化,也有助於提高經濟規模,人力產線調度。

其次,則是關鍵字:產能利用率。

執行長廖賜政在法說會指出,「毛利率提升,關鍵是產品調配讓產能利用率提高。 寧願營收不要高,要平穩 。」這句話背後大有學問,過去營收能衝多高,是法人關心重點,但如今也顯示蘋果供應鏈策略已經有所調整。

據了解,和碩過去中國旺季招工動輒塞入10萬人,但淡季時工廠人力僅3~4萬,落差如此多倍,一旦錯估旺季人力需求,提早一兩個月備足人力,但旺季沒來,怕的就是人力閒置又不能馬上遣散,而2018年iPhone X賣得不好,讓去年旺季僅短短在第四季發生瞬間,讓供應鏈一片哀嚎。

「我們希望每季波動不要太大,讓產能利用率平穩,且是高的利用率。」廖賜政說。

市場傳言,蘋果2020年上半將推出低價版iPhone SE 2,下半年再推5G版本,新品發佈分散,不再重押9月,其次業務人員開始懂得下單策略微調,過去預測市場需求準度不夠,現在不僅掌握提升,且分散數月先製造備貨,不再集中幾個月大拉貨,都讓供應鏈痛點抒解,不至於訂單冷熱差異太大,容易生病感冒。

「很感謝客戶支持!」廖賜政雖避談單一客戶,但他直言生產最怕訂單量高低起伏,這對生產不利,因此透過業務與客戶溝通達成共識,讓今年產能平均利用率提高。

廖賜政:2020年新品連連,代工廠機會很大

而2020年,和碩也預告新品連連,會是很大的機會年。廖賜政說,2020年客戶產品變化會非常大,5G讓智慧家庭、遊戲機、手機都有很大變化,由於客戶都將推新機,裝置非常多元,看好2020年消費電子業務持續成長。反而是資訊類產品,因為市場成熟,預估將與今年持平或小幅下滑。(延伸閱讀:幫人拿顆草莓、倒杯熱咖啡,和碩發表台灣第一隻仿真手AI機器人Aria

時間走到年末,廖賜政坦言明年產業變化仍在收集情報,所以資本支出還說不準,但台灣今年擴張投資百億後,印尼巴淡島也順利投產,目前也跟客戶討論越南或印度市場,不排除有投資計畫,所以是否將再度大增仍待稍晚公佈。

和碩
和碩董事長童子賢(右)與執行長廖賜政(左)
圖/ 王郁倫攝影

和碩2019年資本支出下滑,投資金額預估2億美元,是2018年近4億美元的一半。若2020年有大手筆資本支出計畫,可以想見不是將新增海外據點(越南或印度),就是將在5G或IoT裝置上投注更多資源。

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓