數據力:績效指標管理的核心觀念
數據力:績效指標管理的核心觀念

其實我先前已經寫過很多篇關於KPI或績效管理的文章,大多數的觀念我都已經提過了,像是:

在這些文章中,我大致把KPI管理的問題與觀念都交代清楚了,所以關於SMART原則、KPI與OKR的差異、KPI的問題、KPI扮演的角色、質化與量化等議題本篇都不會談,想看這些的建議去翻翻上述幾篇文章。

本篇的開頭,我想先跟大家聊一個重要的觀念,那就是領先指標(leading indicator)落後指標(lagging indicator)

領先指標 vs 落後指標

落後指標

落後指標基本上都是「結果」,例如業績表現、服務滿意度、品牌知名度等等,而多數公司的KPI其實都是落後指標

領先指標

基本上就是在一件事情發生前的早期徵狀,掌握領先指標可以讓我們對落後指標的可能結果有所預期。

舉例來說,業績衰退的早期徵狀是流量(或客戶拜訪量)下降,抑或是轉化率(或成交率)下降,此時,流量與轉化率就可以稱之為業績的領先指標。

看到流量下降20%,在轉化率不變的狀況下,我們應該預期業績可能會掉20%,看到轉化率從10%提高到12%,在流量不變的狀況下,我們可以預期業績可能會成長20%,這是一個很簡單的數學算式,我相信難不倒大家。

如果拿典型的銷售漏斗當例子,從最上層的流量、名單、訂單到銷售業績,這是整個漏斗的轉化過程,愈下層的愈屬於落後指標,愈上層則愈領先,訂單是業績的領先指標、名單是訂單的領先指標、流量則是名單的領先指標。

領先或落後是「相對的」

上述案例中,業績是屬於落後指標,但若相較於利潤,業績有可能成了領先指標,相較於股東權益,利潤有可能成了領先指標,相較於社會價值或使命,股東權益有可能又成了領先指標。

「高層」對落後指標負責,「基層」對領先指標負責

企業的指標管理邏輯,其實可以用我先前說過的「數據脈絡」來解釋,從下圖你會發現,愈上層的愈屬於落後指標,愈下層的愈領先。而組織內在分配指標責任時,一般也是愈上層的人對愈落後的指標負責,愈基層的人則對領先指標負責。

關於這個概念,我們可以看看下面這個案例,我想能很輕易的理解,業務部門增加收入的方法中,有一塊是仰賴服務,而公司的服務有一部份是線上客服,線上客服被賦予的KPI通常是電話接聽率,而電話接聽率與收入之間的脈絡關係是:

電話接聽率高 → 服務滿意度提升 → 退費減少、回購與推薦增加 → 增加收入

這條路徑就是所謂的「數據脈絡」。而這個脈絡上的幾個重點指標,負責的層級各有不同,一個常見的案例就如下圖所示,電話客服團隊負責電話接聽率,服務部門負責滿意度,業務部門負責客戶的退費(有時是服務部門負責)、回購與推薦,BU head則負責整個BU的收入。

然而實際上,對落後指標的人,也對所有的領先指標間接負責。

「成果」看落後指標,「管理」看領先指標

KPI或KR基本上看的是對目標的衡量指標,落後指標的達成一般就等於公司目標的達成,若有偏差,一般是指標設定不對,但落後指標是屬於執行成果,若要優化落後指標的達成率,我們必須從「領先指標」下手。

所以我們不會空喊著要改善業績表現(落後指標),而是會從具體的增加拜訪數量、增加流量、提高轉化率(領先指標)等地方下手,而這正是管理過程的優化方法。

指標如何協助我們優化管理過程

在做指標設定與管理時,我通常會建議大家自問三個問題:

  1. 所關注的指標與落後指標之間的數據脈絡為何?
  2. 所能看到的最領先的指標為何?
  3. 我們能否從解讀既有的指標就找出管理的問題?

第一個問題,確認你掌握了該指標與公司經營間的關係。
第二個問題,確認你知不知道影響當前指標表現的源頭在哪。
第三個問題,確認應當掌握的指標都被掌握了。

以下,我以一個很常見的管理場景來示範如何透過這三個問題來優化管理。

我們先設定一個場景,我們是一家健康食品廠商,我的角色是亞太地區的負責人,今年主要的KPI有兩個,第一個是業績需要達到30億台幣,第二個則是業績中需要有30%來自於老客戶的回購。

問題一:所關注的指標與落後指標之間的數據脈絡為何?

  • 第一個KPI,業績再往上一般就是利潤,而這也直接反應到第二個KPI上
  • 第二個KPI,回購率提高 → 客戶留存 → 獲客成本降低 → 利潤提高

所以我們大致知道,設定這兩個KPI背後的考量點,其實是希望在市場擴張過程中同步提升長期的利潤率,而總部希望透過亞太區的回購率來改善整體利潤率,由數據脈絡其實就能大致掌握這些資訊。

問題二:所能看到的最領先的指標為何?

下圖是一個示範性的案例,實際上複雜度可能更高的多,基本上若我們所負責的落後指標愈高階,相關聯的領先指標便愈多,且愈複雜。 從下圖我們可以先看到我被總部交辦的兩個KPI的位置,它們個別的落後指標以及領先指標有哪些。

一般來說要讓營收提升,最基本的我們會希望能增加訂單數,或者提高客單價;而要提高訂單量,一方面是增加業務開發量,另一方面則是提高成交率;要增加業務開發量,則是名單數要充足,或者人均開發次數要增加;名單數要增加,則仰賴瀏覽數的提高,或者留單率的上升。

若你要再追溯上去,如何提高瀏覽數,你可能會再列出社群媒體發文數、eDM/簡訊發送數、SEO排名、廣告曝光、點擊率等等。

我很建議第一次承接新任務的各位,能花點時間把這整個領先與落後指標的關聯脈絡畫出來,這對於你理解現況與解構問題會很有幫助。

問題三:我們能否從解讀既有的指標,就找出管理的問題?

當脈絡圖被繪製出來,你應該將它實際運用在管理上,怎麼用呢?大致上有以下幾種場景。

第一種,當某個指標沒有達到,往它的領先指標找答案

例如開發量不足,請看看名單數是否足夠,如果名單數沒問題,業務人數是否有衰減,如果也沒有,那接著可以看看人均開發數,如果平常一天一個業務可以拜訪8個客人,但這禮拜卻減少到平均只有6個人,這意味著開發量不足的問題,可能出在人均開發數未達標準。

再往下細追原因,發現是有兩個業務本週缺席了兩天,所以拉低的人均次數,所以看起來每日出席人數其實算是影響人均開發數的領先指標,應該被加上去,當每日出席人數被列為需要被管理的領先指標,那業務主管們便必須要妥善安排業務人員的排休,否則業績便可能因此受到影響。

第二種,某個指標沒有任何領先指標

例如成交率,在上圖中我們並沒有看到它有任何領先指標,這有兩種可能,其一是我們根本不知道它的領先指標是什麼,其二是它的領先指標不在我們可以掌控的範圍,後者我們將在下一個段落中說明,我們先來聊聊前者。

影響面銷成交率的原因,根據過往經驗,一般有兩個,業務開發技巧與名單品質,業務開發技巧不多說明,名單品質則包含他對產品的需求程度,對價格的接受範圍等,如果我們產品的定價在8,000~10,000元,但對方的預算只在1,000~2,000元,那成交的可能性基本上就會大幅下降。

當你不知道某個指標的領先指標是什麼時,請教專家一般是最快的做法。

第三種,已知的領先指標,無法解釋落後指標的成因

例如退貨率,它的領先指標是產品良率跟客戶滿意度,但現況是產品良率維持穩定,而客戶滿意度從9.2提升到9.5分,但退貨率卻反而上升了,會出現這種問題,通常意味著我們並未窮舉所有的領先指標。

仔細分析退貨原因後發現,退貨的客人大多發生在購買的第6~7日,也就是趕在7日鑑賞期之前退費,經過電話回訪後發現,有70%的人認為自己難以養成每天吃保健食品的習慣,經過近一週的時間,都沒有足夠的動機去開封並開始食用,而開封過的客戶,雖也受7日鑑賞期的保護,退貨率是未開封者的1/10不到,按這個推論,讓客戶盡快開封產品並食用,成了退貨率的第三個領先指標。

到這個段落,指標的關聯圖已經變成上述這個樣子了,其實中間仍有許多不盡完整之處,你也可以試著去找出其中需要補強的地方。

管理真的很複雜,有沒有其他簡單的方法?

談到這裡,你是否覺得負責一個業務實在有夠複雜,要看的指標竟然有這麼多,但不要氣餒,你學會這個觀念,並且願意用它來改善你的管理,基本上你已經贏過很多人了,而且我還要再教你一個簡化管理複雜度的方法。

但你得有耐性,以下跟大家介紹四個非常有效的方法。

方法一:找出共同的領先指標

舉例來說,我們可能會在管理過程中發現服務滿意度基本取決於三個領先指標,電話接聽率、問題回覆時效以及首日開封率,往下思考後發現客戶不會因為開封就對產品滿意,更重要的應該是客戶食用產品,並且獲得一定成效後才會感到滿意,因此在服務滿意度跟首日開封率之間,我們又找出了兩個領先指標:連續三日服用率以及60%完食率

連續三日服用率: 客戶若能完成連續三日食用,往下食用的意願大幅提升
60%完食率: 客戶不用全部吃完,只要吃60%左右就會感覺有效果

再往下思考,你會發現當60%完食率的表現好時,代表有更多的客戶在食用我們的保健食品後確實感覺到成效,而這通常也會推動客戶回購,並且願意將產品推薦給其他朋友,因此回購率與推薦率都會上升。

從這個案例中我們看到60%完食率這個指標,是服務滿意度、回購率、推薦率共同的領先指標,這意味著我只要改善一個領先指標,便有三個指標會同時受惠,一兼三顧,豈不妙哉。

找出多個問題的共同源頭,對症下藥解決,這是卓越管理者的共同點。

方法二:落後指標一樣時,改善效益較大的領先指標

這個觀念比較簡單,增加訂單數或提高客單價都可以改善營收,在資源有限的狀況下,可以選擇改善較容易的那一項。

如果今天產品仍在市場的早期階段,仍有龐大的潛在市場,行銷與廣告的成效也不錯,此時增加訂單數一般會比提高客單價容易;反之,若市場已經進入飽和階段,競爭激烈,要提高訂單數或拉高單一產品的單價都有一定的難度,所以此時一般會思考藉由綁定銷售或交叉銷售等方法來兜售更多產品,而客單價也在這過程中上升了。

選擇先優化哪個領先指標,這就是管理過程的重要決策。

方法三:先穩定其中幾個指標

盤點所有指標中,有哪些表現非常穩定,幾乎很少發生變化:

舉例來說,「名單數」是個一定會達到的硬指標,如果瀏覽數下降,行銷部門會馬上加大廣告投放去獲取足夠的名單數,因此過去兩年名單數都沒有發生不足的狀況。

「人均次數」則在業務部門的標準SOP中會做完整控管,基本上會提早安排,有不足之處也會在兩週前完成排班的調整,而受名單數與人均次數影響的開發量也因此不會產生太大變動,我們在管理過程基本上可以先忽略,因為它們不會形成變因。

「產品良率」則因為工廠的管理機制早已非常健全,一切都是自動化,品質一直都是超越業界標準,我們可以暫時排除品質出問題的可能性。

當我們把這些不需管理的指標找出來後,我們的管理架構會簡化成下面這個樣子,針對訂單量,我只要考慮「成交率」,而不需擔心開發量上面那一大坨,因為它們已經被妥善的管理,出包的機率非常低,低到幾乎可以從變因中排除掉。

這樣一刪減,你會發先需要管理的指標數量瞬間少了8個。

良好管理的紅利是能簡化管理,當我們能降低指標達成的不確定性時,管理架構的複雜性便會大幅降低。

方法四:簡化業務模式

這個方法也很簡單,不用畫圖大概就能懂。

單一產品、單一通路、單一銷售模式、單一市場要看的指標通常會少於多產品、多通路、多銷售模式、多市場的業務;只做實體店面也一定比同時做實體+電商來的單純;只做零售也一定比同時做製造+零售單純。

很多新創企業在早期就試圖經營過度複雜的業務,要兼顧的指標太多,但資源太少,因此在資源投入選擇時難以聚焦,重要的指標常被忽略了。

然而,公司在長大過程中,終將往多元化發展,若可以,建議先從一個構面下手,例如產品或通路,而非一次變動多個構面,以免管理失控,當然,若你能承擔高風險,或管理十分到位,那你還是可以大膽一些。

累了嗎?先喘口氣吧,往下我還有一小段內容要跟大家分享。

前面我們還沒有談到公司長大過程中最讓人頭痛的問題:「組織分工」。如果所有指標由一個人負責,那就是他自己的決策與選擇問題,但若有多個人一起負責呢?這時決策就變得複雜許多,我們在往下看吧。

指標管理已經夠複雜,再加入組織分工呢?

下圖我先把一般公司的指標分工分了一下,這些任務大致由行銷、業務、生產與服務部門一起負責,我們將這些指標分別拆給不同的部門負責,可能的狀況大致長這樣:

一旦開始分工,跨部門溝通的問題也逐漸浮現,以下講幾個很常見的場景:

場景一:公司業績沒有達標

這種狀況下,首當其衝的一般是業務部門,在業務週會中,通常會有如下的檢討:

業務主管:「本月份業績未達成,我們在總開發量上達標了,但成交率不如上個月,從4%掉到3.6%,因此訂單數短少了400筆,這部分推測是行銷部門提供的名單品質下降,有較多的無效名單。

行銷主管:「不可能,名單品質一直很穩定,是不是新進業務訓練不足的關係。」
業務主管:「很多業務反應他們這個月確實有較多的無效拜訪。」
行銷主管:「有多少人反應呢?不能只憑感覺啊。」
業務主管:「你說名單品質很穩定,那也麻煩拿出證據來,不能空口說白話啊。」

會議就這樣僵持不下,直到有人提出可靠證據為止,而最後的結論確實是名單品質所造成的問題,行銷雖然跟過去提供了一樣的名單量,但來自好通路的名單少了1,000筆,而較差通路的名單則增加了1,000筆。

行銷部門的KPI做到了,但最終結果仍是不好的,這也是很多公司導KPI後出現的狀況。

場景二:客戶退貨率大增

這種狀況下,生產部門與服務部門一般會是首當其衝的對象:

服務主管:「這個月的退貨率是12%,比上個月增加了3%,共800件,其中的320件與產品有關,占比40%,比上個月上升了將近50%。」
生產主管:「但我們產品的良率並沒有衰退,想了解一下那320件與產品有關的退貨案件,具體原因是什麼?」
服務主管:「客戶的回覆大多是說與期待不符。」
生產主管:「所以不是說產品有瑕疵嗎?」
服務主管:「是的。」
生產主管:「那會不會是業務沒跟客戶講清楚所造成?找業務主管來討論討論吧。」
(沒多久,業務主管也加入會議。)
業務主管:「業務應該不會犯這種錯誤才是,要不要再確認一下。」

本案最後調查的結果是有幾位業務為了拿到當月的業績獎金,因此半哄半騙要客戶先做購買,如果不合需求再退貨就好,所以很多訂單是這樣簽下來,但退貨的比例高達60~70%。

又是一個典型的只顧自己部門KPI,而忽略整體的案件,公司的營收確實提高了,但為了處理退貨而衍生的成本也大幅增加,整體來說,公司當月的利潤率反而下滑了。

場景三:部門間的資源競爭

今天公司的首要任務是要同時提高營收與利潤率,行銷、業務、服務部門所負責KPI都與這兩者有關,因此都特別努力,所以都努力爭取公司IT部門的協助,希望能提供更妥善的系統來輔助部門達成KPI,然而IT部門的資源有限,無法同時支持三個部門的需求,因此召開了協調會議:

業務主管:「IT部門應該先投入資源協助打造銷售輔助工具,讓業務員的開發效率提升,我估計可以提升20%左右。」
行銷主管:「我覺得應該先幫我優化官網的SEO跟landing page,提高原生流量比例,一來省錢,二來流量的品質也比較好,對業務開發會有直接的幫助。」
服務主管:「應該投入在改善客服系統,只要能協助我們做新客戶的自動訊息推送,我們就有機會讓客戶更頻繁的食用我們的產品,退貨、回購跟推薦都會增加,業績跟成本都會下降。」

三個人說的都對,看起來也都是站在公司角度思考,但你會發現他們其實仍在捍衛自己的KPI,而非一起討論出哪個方案較佳,然後優先將資源讓給該部門。

當更上層的主管出面決定時,其中一個主管獲得資源,而其他兩位則難免心生怨懟,上級主管如果稍缺決斷力與領導力,這種問題就夠頭大了。

所以組織分工到底該怎麼分比較好?

其實類似的問題我在先前的文章中就提過了,可以參考:當組織分工不再高效時,怎麼辦?

不過本篇我再補一下從「指標設計」的角度思考,在前面的篇幅中,我曾提到生產部門的良率維持得很好,所以多數狀況下可以視為一個穩定因子,在日常管理時可以少花心思在上頭。

這代表什麼?

意味著,當某些指標非常穩定時,將這些指標獨立成一個部門問題通常不大,因為變化小,所以跨部門間的溝通需求也會大幅降低,資源競爭問題通常也較小。

再來一個例子,若公司壟斷了10多個好通路,每個月的名單在數量與品質上已經維持半年以上,此時將名單相關的指標切為一個部門獨立運作問題基本也不大。

從上面兩個案例我們可以發現一件事,如果有些指標表現非常穩定,將這些工作切出去成為獨立部門基本上對整體的影響性不大,甚至可以讓這些人專注在相關指標上,朝更高的標準邁進。

反之,若通路不穩定,流量也起伏很大,此時又單獨切出一個行銷部門,而不是讓行銷與業務工作交由同一個人進行決策,彼此間的溝通就會非常頻繁,若各自又都被壓了KPI,那效率就會下降。

所以我建議,當面臨的環境多變,指標很難穩定下來,此時不要做多餘的部門拆分與分工,盡可能讓組織單純,分工單純,直到部分指標較為穩定時才考慮拆分部門與進行分工。

本文很長,但我試著從另一個角度來跟大家分享指標管理的觀念,最後再複習一下我們都學了什麼:

  1. 領先指標、落後指標與指標脈絡
  2. 透過三個自我提問來思考指標管理的問題
  3. 簡化管理的四種方法
  4. 指標與組織分工間的考量點

很硬的一篇文章,希望對大家有所幫助。

(本文由游舒帆授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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突破摩爾定律極限!台灣奈微光用矽光子技術打造「會聞的晶片」,開創感測新藍海
突破摩爾定律極限!台灣奈微光用矽光子技術打造「會聞的晶片」,開創感測新藍海

在後摩爾定律時代,台灣奈微光不僅是開發出一款新晶片,更在於證明了創新不必只沿著摩爾定律持續追求製程極限,採取橫向發展同樣能找到市場著力點,台灣奈微光正運用 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)製程,打造出全球少見、能「嗅聞」世界的感測平台,這場從臺大實驗室技術啟程的冒險,正讓臺灣半導體產業看見另一條通往未來的道路。

跨足大健康與車用,奈微光用矽光子打造感測新藍圖

台灣奈微光所研發的矽光子感測晶片樣品,針對多波段應用所設計的多樣化解決方案。
台灣奈微光所研發的矽光子感測晶片樣品,針對多波段應用所設計的多樣化解決方案。
圖/ 數位時代

正當全球半導體產業競相投入奈米級製程競賽,追求更小、更快的晶片時,台灣奈微光卻選擇了一條截然不同的道路。「我們的核心技術就在於光子 IC 設計。」台灣奈微光董事邱俊榮說明,他們所做的是「光的晶片」,與傳統專注於電子電路的 IC 完全不同。

長久以來,市場上若要製造中長波紅外光的光源,普遍會採用化合物半導體。然而,化合物半導體不僅成本高、良率較低,且在光譜調控上存在不少挑戰,台灣奈微光則突破性地利用 CMOS製程,直接從矽基底打造出中長波紅外光光源,顛覆了以往的作法。

邱俊榮強調,這都要歸功於臺灣半導體 CMOS 製程的高度成熟與優異良率,讓台灣奈微光能在成本上取得絕對競爭力,打破中長波紅外光技術高昂的門檻。「我們是透過 CMOS的半導體製程設備,把晶片延伸到矽光子光源與矽光子感測器。」他指出,「這就是台灣奈微光最核心的差異化。」台灣奈微光的矽光子技術,也催生出最具顛覆性的應用──微量氣體的連續偵測。傳統上,偵測微量氣體多依賴大型設備,或是藉由薄膜與電化學感測器,體積龐大、造價不菲,且難以持續監測,必須等待薄膜變化才能得到數據,台灣奈微光則運用中長波紅外光,透過氣體吸收特定波長時產生的能量變化,實現即時且連續的濃度偵測。

在應用面,台灣奈微光鎖定「大健康」與「汽車」兩大領域:希望未來能將這項技術導入智慧衣等穿戴裝置,持續監控呼吸與體內氣體變化,也可應用於電動車市場,偵測鋰電池異常釋放的氣體,為車輛安全嚴格把關。

挑戰摩爾定律侷限橫向創新,打開感測市場新局

台灣奈微光持續以矽光子技術挑戰摩爾定律的侷限,開創感測市場新局,展現臺灣半導體橫向創新的實力與決心。
台灣奈微光持續以矽光子技術挑戰摩爾定律的侷限,開創感測市場新局,展現臺灣半導體橫向創新的實力與決心。
圖/ 數位時代

這項突破性的感測能力,也展現出台灣奈微光對半導體產業發展脈絡的深刻洞察,傳統的半導體產業長期依循摩爾定律,追求單位面積內電晶體數量的極大化,也就是線寬持續縮小、功能不斷堆疊,屬於典型的「縱深式」發展,然而,隨著製程推進至1奈米世代,單台曝光機設備高達4億美元,資本支出急遽膨脹,物理極限與成本效益成為產業面臨的重大挑戰。

台灣奈微光選擇另闢蹊徑,他們將半導體製程的應用「橫向」擴展。邱俊榮指出,即便在傳統 IC 領域中,微米級製程線寬早已鮮少被提及,但在感測器等應用領域依然蘊藏廣大潛力,台灣奈微光正是運用這些「尚未被徹底開發」的微米級製程,結合自家的矽光子技術,開發出光源與感測器晶片,創造全新的應用價值,這意味著,臺灣半導體產業不只在奈米級製程領域具備領先地位,還能進一步將既有資產延伸至更多元的應用場景,而不必一味追逐最先進的製程節點。

「我們不是照著摩爾定律的方向往下挖掘,而是打開另一種可能,只要做一些物理上的調整,就能產生中長波的光源,還能偵測中長波紅外光,甚至在同一顆晶片上就可同時偵測到紫外光。」邱俊榮強調,這正是對半導體生命週期的延伸。他也提到,台灣奈微光的目標並非爭奪市場,而是藉由技術替換,協助既有產品升級、實現價值加值(value-add)。

不過,若要讓這項劃時代的光感測技術真正落地並普及至廣大市場,仍需面對商業化與規模量產的多重挑戰。為了推動晶片功能從單一走向多元,並提升其多波段的精確調控能力,台灣奈微光申請了經濟部產業發展署所推動的「驅動國內 IC 設計業者先進發展補助計畫」(簡稱晶創IC補助計畫),期望加速技術成熟與市場部署。

AI時代新戰局,台灣奈微光技術應用的無限可能

此計畫的核心目標,是讓單一晶片實現「多波段(multi-band)有效控制的微分辨識」。過去,台灣奈微光所開發的晶片多以單一功能為主,而透過晶創 IC 補助計畫的資源,將協助他們推進晶片功能的多元化。

這項技術的挑戰,在於如何精準控制多個光譜的發射。邱俊榮形容,以前的設計就像一次將所有光譜全部釋放,現在則能做到「要A動、BC不動」或「C動、AB不動」等更細膩的調控,要達成這種「誰要動、誰不動」的精準控制,必須增添新的光罩設計與更複雜的驅動機制,雖然這意味著更高的開發成本,但能顯著簡化後端機構,加速產品量產與推向市場的進程。

台灣奈微光預計在2026年6月前完成這項技術開發進入投片階段。儘管從投片到實際市場落地仍需時間,但他們已開始與紡織、電動車鋰電池、半導體廠房氣體偵測等產業客戶溝通布局,力求縮短市場開發週期。同時,在迎接AI的時代,數據品質與廣度更是關鍵。邱俊榮認為,台灣奈微光的矽光子感測技術,能為AI提供更精確、即時與連續的數據。透過晶片同時測量多種身體參數並實現每秒連續偵測,將提供豐富且精準的「身體密碼」數據,不僅能協助AI進行更深入的演算找出過去未能捕捉的變化規律,更將賦能AI在大健康等領域做出巨大貢獻。

目前,台灣奈微光正積極與半導體廠房氣體偵測廠商、大健康品牌客戶及跨產業夥伴合作。展望未來,台灣奈微光不僅要透過晶創IC補助計畫將晶片功能多元化,更將持續深化技術,證明台灣半導體產業不只在極限製程上領先,更能橫向開拓無限的市場潛力,為全球帶來前所未有的感測應用突破。

|企業小檔案|
● 企業名稱:台灣奈微光
● 董事長:張坤昱
● 核心技術:CMOS製程的先進矽光子光源晶片模組與感測晶片模組
● 資本額:新臺幣4.5億元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
在行政院「晶片驅動臺灣產業創新方案」政策架構下,經濟部產業發展署透過推動「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,引導業者往AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程之低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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