5G基地台帶動供應鏈!介質濾波器掀大變革,導電漿廠預期月供應量將上噸
5G基地台帶動供應鏈!介質濾波器掀大變革,導電漿廠預期月供應量將上噸

「導電漿廠」勤凱科技是被動元件供應鏈關鍵成員,主要客戶包括國巨及華新科兩大,而搭上5G高頻高速,基地台「介質濾波器」材質從金屬轉為陶瓷,對但陶瓷不導電,使得導電漿需求大增,「5G基站推出去,嚇死人,數量很多!」勤凱樂觀預估下半年將至無錫設廠。

「介質濾波器」是幫助通訊基地台濾掉不需要的波段的關鍵元件,5G時代濾波器將從金屬腔體全面轉向陶瓷介質,技術革新,也讓供應鏈大翻盤,勤凱董事長曾聰乙說,由於陶瓷的介質濾波器不具導電性,因此要透過導電漿導電,成為導電漿廠新機會。

勤凱導電漿
勤凱董事長曾聰乙跟副董莊淑媛是創業夫妻。
圖/ 王郁倫攝影

5G基地台濾波器轉陶瓷,導電漿商機大起

2019年起,勤凱已經完成5G基地台介質濾波器導電漿送樣,華為、中興的旗下供應商陸續完成送料認證,今年將正式出貨,從現在出貨幾公斤,未來一旦量產,月供貨量將達上噸,因此,等量產供貨就將在中國無錫設廠。

曾聰乙表示,介質濾波器廠商多在華東一代,無錫可就近供貨,中國目前五大介質濾波器廠商,有燦勤、凡谷等等,勤凱期望拿下其中的2~3家,並成為這些介質濾波器廠商中的兩大供應商之一。

這個意思,是指過去中國五大介質濾波器廠商的導電漿,主要向杜邦及中國在地導電漿廠商採購,但未來,勤凱計畫以更好的導電漿材料,稍低於杜邦的價格,搶下杜邦供貨資格。曾聰乙指出,5G基地台數量是4G基地台的數倍以上,介質濾波器導電漿商機將快速成長。

關鍵隱形材料,導電漿是賺配方智財

勤凱導電漿
董事長曾聰乙說,導電漿拼的是配方研發,就跟星巴克跟超商咖啡口味不同一樣
圖/ 王郁倫攝影

回頭來說,導電漿是什麼?導電漿(Conductive paste)是一種化學材料配方導電黏劑材料,利用樹脂把導電填料結合在一起,形成導電通路,導電填料多是金、銀、銅、鋁、鋅、鐵、鎳粉末、石墨,所以導電漿品類也有銀漿、銀鈀漿、銅漿、鎳漿、鋁漿,導電銀漿最常見,在微電子封裝、印刷電路板、導電線路黏接上都可見到蹤影。

導電漿往往是隱形關鍵材料,若不穩定,電子元件就會壽命短或故障,因此成為客戶測驗跟不輕易更換的原因。

勤凱是台灣大型導電漿廠,客戶包括被動元件、電子封裝、觸控面板、軟性電路薄膜按鍵開關及矽晶太陽能電池大廠,過去被動元件佔營收超過95%,但未來曾聰乙期望,太陽能「背面銀漿」陸續送樣認證,使太陽能客戶能在2020年貢獻營收10%、出貨破1噸,藉此多角化分散風險。

「我們這個產業是玩配方的行業,不需要大金額資本支出。」曾聰乙指出,相對電子業很多是每五年一個技術世代,需要大投資,導電漿廠關鍵是人,同樣交貨被動元件跟太陽能的導電漿生產設備一樣,只是後段的檢測設備稍有不同,以及配方不一樣,所以做愈多產業類別,愈能擴張規模降低成本。

MLCC
被動元件需求2020年上半又好了
圖/ shutterstock

「都是咖啡,為什麼星巴克喝起來就是跟超商不一樣?」曾聰乙用咖啡舉例,配方是這個行業的成功方程式,凱勤的導電漿配方受到國際大廠認證,在中國拓展業績多年,感受到中國客戶「去美化」積極,現在華為也開始要求基地台供應鏈材料不能來自美國,對勤凱採購的漿料來源做稽核。

被動元件需求轉好,補庫存買氣持續到Q2

著眼中國本土化趨勢,也是勤凱去無錫設廠原因。「5G對台商是很大危機,因為中興華為積極扶植本土廠商,但台灣欠缺基地台系統業者帶頭,未來可能只能做歐美大廠生意。」曾聰乙表示,導電漿關鍵在配方,還不致於擔心紅色供應鏈取代,另一個比較不擔心的就是被動元件。

「被動元件單價太低,毛利率即使好,但產值太小,中國業者懶得去碰,這零件單價低到沒必要冒風險更換。」曾聰乙說,「被動元件便宜到1000顆7元台幣,還送到府,更扯是毛利率還有40%。」但這關鍵原因在於廠商獨大。

而國巨跟華新科近期頻傳漲價,被動元件產業市況改善,處於上游的勤凱12月營收也衝7325.3萬元,年增率高達91.65%,營收已連續5個月成長。

延伸閱讀:國巨籌謀10年終併美國百年被動元件廠KEMET,陳泰銘為何說成功關鍵是「離職的CEO」?

過去被動元件十年景氣循環一次,但這次不一樣。2018年好過,2020年又好,曾聰乙分析,關鍵是日商產能被包,需求轉到台灣供應鏈,讓超額需求部分漲價,並非全面上漲。

今年首季由於被動元件仍不看淡,勤凱預估單季營收優於第四季,第二季仍將成長,客戶回補庫存動力可以持續到第二季。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #5G
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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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