從老客戶分手學到一課!蔚華、日商Wintest宣佈交叉持股,牽手開發大中華測試市場
從老客戶分手學到一課!蔚華、日商Wintest宣佈交叉持股,牽手開發大中華測試市場

突破經銷代理業的困境,蔚華科技董事會4日決議與經銷伙伴客戶Wintest Corp合作,採相互投資持股方式,加強雙方結盟關係,一起開發大中華市場測試設備,搶吃中國芯片本土化的龐大商機。

2019年,合作30年老伙伴Xcerra終止經銷代理,讓2019年半導體封裝測試解決方案代理商蔚華面臨巨大營運挑戰,或許這也讓蔚華經營團隊體認,長期合作及經營績效外,增加相互持股可以更鞏固彼此業務關係。

高瀚宇
蔚華總經理高瀚宇一上任就面臨客戶流失及爭取新客戶等挑戰。
圖/ 王郁倫攝影

危機就是轉機,儘管Xcerra退出,在流失大客戶也激勵經營團隊半年內迅速補足多家新代理客戶,一口氣增加20多家代理線,甚至從本來的蔚華的專業領域:測試,延伸到封裝及材料檢測等領域。

2020年蔚華再進一步增持Wintest持股,董事會決定以每股220日圓(約新台幣62元)買入Wintest 9.09%股權,總金額2.04億元;Wintest也會以每股台幣40元買入蔚華5~6%持股,正確之持股比例將依雙方定價日決定。

4日蔚華股價上漲至36.45元,以認購價40元計算相當溢價10%,也意味Wintest看好蔚華未來前景。蔚華董事會也決議辦理私募現增,在620萬股額度內發行,蔚華證實主要就是由Wintest認購,該私募會在3月26日股東臨時會討論後執行。

延伸閱讀:跟30年老客戶分手沒被擊倒,蔚華攜手5巨頭搶吃中國半導體市場

日方著眼蔚華中國實力,蔚華借日方品牌拓業績

Wintest肯入股蔚華,主要是著眼蔚華在大中華通路實力,藉此可以打開中國市場,這也是少見兩家上市設備及經銷商互相持股結盟。

Wintest社長姜輝表示,蔚華熟悉產業脈動,理解客戶需求,深受客戶信任,是Wintest拓展大中華區半導體測試市場的合作夥伴首選,Wintest股東武漢精測電子集團副總經理沈揚威也表示,在這次結盟後,未來精測將優先採用並推廣蔚華科技的半導體測試解決方案。

蔚華
蔚華是老牌半導體測試設備經銷商
圖/ 王郁倫攝影

蔚華總經理高瀚宇則最看好Wintest今年在LCD驅動IC測試機的需求,其次NI在RF測頻設備方面的需求,也不斷見到追加的訂單。

蔚華在最大的合作夥伴Xcerra終止三十年合作關係後,一口氣增加多家代理客戶,包括AFORE、 ERS、Hamamatsu、NI、SEMICS、ShibaSoku、Toray Engineering,、Translarity、Turbodynamics、YIKC、Zeiss等半導體設備領導品牌。

走出2019年谷底後,2020年蔚華十分看好5G及車用電子需求,加上轉投資第三方驗證商華證科技合肥總部「蔚思博檢測技術(合肥)」將於7~8月營運,今年營收拼9億元,比去年成長50%,轉投資達上貿易增持股後,全年可認列營收,經營團隊預估今年營收有機會一季比一季好,全年創新高。

責任編輯:陳映璇

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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