聯想的煩惱~不確定的未來
聯想的煩惱~不確定的未來
2004.03.15 | 人物

2月18日下午,聯想電腦公布其最新的2003財年第三季度業績。
「聯想的業績低於我們的預期,我們對公司的評級維持在under-perform(低於市場平均回報水平),」Henry King在報告中指出。巴黎百富勤證券的研究報告指出,聯想業績令人失望,聯想的淨利潤率從4.9%下降到4.3%,因此分析師Marvine Lo也將聯想的2004-2006收益預測下調了4%-10%。

**銷售額增加
利潤卻萎縮
**

表面上,聯想這一季的銷售增長態勢依然不錯,銷售額達到65.5億港幣,同比上昇17%,淨利達到3.25億港幣。其中企業PC銷售增長17.04%,但因為毛利率從14.09下降到13.23%,所以企業IT對聯想電腦整體利潤的貢獻僅增長0.4%。因為運營支出比預期的更高,達到6.11億港幣,所以,EBITA比高盛預測的要低16%之多。
但聯想還有不少一次性收入及損失,包括賣掉聯想電腦旗下的主機板製造業務QDI所獲得的收益近1000萬港幣,賣掉中國電信股份所獲得3000萬港幣收益,以及中止與美國線上(AOL)合作網站所產生的2550萬虧損,兩相抵消,聯想這個季度還有一次性的收入近2000萬港幣。
如果將這2000萬港幣從季度利潤中扣除的話,聯想的純利潤實際上同比下降了2%。巴黎百富勤的數據則表明,聯想核心業務的利潤同比下降了9%。
或許2%的利潤下降對一家公司來說並不算得上是大問題。但是銷售額上昇17%,利潤卻反而下降了2%,不能不讓人深思。

致命大弱點
太依賴台灣

更為嚴峻的是,聯想的未來也存在著太多的不確定性。高盛分析師指出,將聯想目前眾多的產品線細數過來,能讓人眼睛一亮的屈指可數。巴黎百富勤的證券分析師Marvine Lo直截了當地在研究報告中表示,「未來的聯想缺乏利潤增長的驅動器」。
在聯想的核心業務中最熱門的筆記型電腦業務,本季度的出貨量增長儘管高達69%,筆記型電腦的銷售仍然只占聯想全部銷售額的11%,還不可能成為未來的「當家花旦」。
聯想的筆記型電腦產品嚴重依賴對台灣的採購。「據我們所知,聯想還有一些其它的大陸IT廠商的筆記型電腦產品,100%是從台灣業者這裡採購。聯想最近甚至在台灣成立了一個採購辦公室,據說每年的採購額會達到十幾億美元之多,」IT業咨詢公司Gardner分析師Jamie Wang表示。
Gardner的分析師Jamie Wang指出,因為東芝等公司有生產筆記型電腦的經驗,所以對代工廠品質的控制異常細緻而且嚴格。Dell和HP等企業因為深知市場的需求,所以非常重視對產品的定制,而且因為他們有龐大數量的訂購量,所以也被排在台灣代工廠的「貴賓席」上。
中國內地的採購者是比較弱勢的採購者。因為沒有製造經驗,無法對產品品質做細緻的要求,往往只能採購一些代工廠已經大批生產的日美筆記型電腦「貨尾」,然後進行簡單的「改頭換面」。因為訂購量太小,無法要求台灣的代工廠另開模具定制,所以,根本無法依據本地市場的需求進行「定制」。
聯想的「戰略新業務」手持設備,也面臨著與筆記型電腦業務一樣的種種侷限。Gartner的分析師Jamie Wang質疑,目前中國內地廠商的PDA產品中,究竟有多少技術內容屬於「自主研發」。
「我相信優秀的內地廠商可能會有一些擁有自主研發的產品。關鍵問題是他們是否花了比別人更長的時間進行自主研發。一旦比不過其他廠商,他們是否會一直堅持自主研發的策略,就很值得懷疑,」Gardner分析師說。

專注於市場
主攻PC產品

幾位業內人士均指出,在筆記型電腦與手持設備市場,如果不能像日美廠商那樣,在核心技術或是產品設計上能有一定的掌控能力,聯想惟一能倚重的,也只有在中國內地的銷售力量與市場。聯想在PC市場上的品牌優勢,是否能夠移植到筆記型電腦市場與手持設備市場,取決於聯想人員的執行力。
「聯想的高層們提到了兩個目標,一個是國際化,一個是多元化。我們認為,聯想的國際化與多元化戰略很正確,但是等待條件成熟還需要一段時間,近期看不到他們會有大突破,」Henry King說。
聯想的出路究竟在何方?
「專注於市場,」幾位分析師們相當一致的建議。高盛的分析師說,從這個角度來說,聯想退出主機板製造,專注於PC核心產品業務和手持設備業務,大幅度調整分銷通路與相應的企業組織結構,起碼方向上是正確的,但是還需要看實際效果。
「基本上我們認為,所有的戰略方向都是正確的,具體就要在看聯想的戰術執行力如何了。我們在等待結果,」Henry King說。

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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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