華碩手握617億元現金,施崇棠肺炎疫情中覺悟:將務實購併新創
華碩手握617億元現金,施崇棠肺炎疫情中覺悟:將務實購併新創

華碩董事長施崇棠9日指出,新冠肺炎疫情彷彿是有一隻上帝神妙的手,加速促進全球數位轉型,疫情中他有很大的覺悟,華碩將採取1.以資訊流加快內部轉型,2.向外尋求更多領域的合作甚至新創併購,尤其是消費市場(B2C),華碩除PC領域,其他方向也有進展,但「暫時賣個關子」。

新冠肺炎(COVID-19;俗稱武漢肺炎)肆虐全球,美中貿易戰則開打逼近兩年,兩件大事交疊發生,對企業來說絕對是沈重考驗,過去鮮少將「併購」兩字掛在嘴邊,施崇棠卻在股東常會後接受訪問,大談未來專業領域不排除併購加速佈局,由於華碩手握617億元現金,如何出手備受矚目。

施崇棠分享疫情中有所覺悟,未來疫情跟貿易戰只會更加激烈,上帝彷彿有一隻神妙的手在其中,加速推動未來數位轉型。

華碩
華碩主持2020年股東常會,罕見提到併購意願。
圖/ 王郁倫攝影

他舉例,貿易戰似乎造成分散式製造,未來數位經濟必然以消費者為中心,產生一種短鏈概念,但其實也不全然會如此發生,很多手段分久必合,合久必分,最終將走向優化的平衡狀態,全球化也不可能消失,因此最後「神妙之手」會做適當的分配,比方組裝接近需求端,但困難的技術或大投資,仍難以短鏈,可以靠AI預測生產及空運方式達到最佳運作效率。

施崇棠:掌握資訊流,很多事不是非開會不可

施崇棠說在疫情中他感受很深,舉例來說,他體認很多事情不是非要開會不可,透過數位工具或許更有生產力,這是有利的一股趨勢,居家上班或學習的需求也增加,在疫情中,華碩必須快速反應哪些區域將封閉,哪些地方快拉貨,一切都必須靠資訊流的掌握。

內部也因此決定加快轉型,「現在是關鍵時機,厲害的公司會做更快的數位轉型,透過營運流程優化或商業模式的創新、消費者更好的體驗,產生最棒的效果,提升競爭力,造成對手壓力,產業因而一步一步進化。」施崇棠說。

華碩第二季相對樂觀,只可惜東南亞仍有封鎖因素,但華碩第二季業績不論年增率或季增率都是正向發展,但下半年景氣預測仍相當困難。

不僅華碩期望透過轉型提高競爭力,其他企業數位轉型,也帶來華碩的業務機會,也因此華碩去年將AIOT業務升高為BG事業群等級加大投資力道,其中包含IIOT工業物聯網及SIOT服務物聯網兩大塊,加速讓生態系不斷演化。

不再把現金當不動產!施崇棠:加速併購合作

疫情讓華碩體認數位轉型要加快,向外佈局也更積極,過去華碩一向手握現金、投資保守,施崇棠卻在股東常會上透露,「未來向外佈局會找更多專業領域合作或併購新創」,最近一兩個月更積極,尤其在B2C消費市場,華碩除個人電腦業務,還有很重要該掌握的,但現在必須先賣個關子。

而對於手機,施崇棠也表示,未來個人運算仍是以手機為核心,所以對華碩來說是要擁抱手機,掌握重要元素,而不是放棄,但華碩會收斂做法將產品做得更徹底,藉此逼出更厲害的產品。

華碩
華碩董事長施崇棠跟獨董邰中和談話。
圖/ 王郁倫攝影

在B2B領域方面,施崇棠則透露,除IIOT及SIOT兩大區分,其中SIOT裡有很多應用領域細項,比方智慧醫療、智慧工廠、智慧零售等等,各有不同專業領域,而華碩將會更務實的考慮找領域內的領頭羊合作或併購,「我們會盡量找第一線對象」他解釋,因為二線業者多半被動處於等待一線動作的狀態,所以行業專家才是標竿。

華碩產品NPS得分約7~8分,以蘋果為師

品牌定位上,華碩也引入淨推薦分數(Net Promoter Score)概念,問用戶「是否願意將華碩此商品推薦給親友?」施崇棠透露,這是一個非常簡單的問題,也是一個最好的問題。

NPS計分其實很單純,0至10分程度中,若消費者願意推薦的分數高達9~10分,就得分,而7~8分處於被動狀態,而若0~6分則可能會引爆負評,這時品牌得分就會被倒扣,目前華碩很多產品都是7~8分,華碩必須追問為何用戶不願推薦,就能找到大發現。

施崇棠坦言,NPS是所有品牌最重視的分數,目前世界上NPS分數最高品牌是特斯拉,蘋果排第二。施崇棠解釋,因為特斯拉雖產品有小問題,但愛的人愛得要死,所以得分最高,但其實用戶比蘋果少很多,蘋果擁有大量用戶卻能擠上第二名,是華碩認為非常值得尊敬的企業。

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華碩董事長施崇棠強調沒有退出手機市場,但會推出最好的產品,而不是所有通吃。
圖/ ASUS

隨蘋果推出iPhone SE低價手機,施崇棠也有感而發表示,華碩從品牌創新到設計思維,很多很細的地方都必須做得很徹底,舉例來說,即使是中低檔產品,也該思考:為何有些人賣得特別好?低價產品雖然價格參數高,但消費者並不是放棄功能面,對品質也仍有一樣要求,所以如何針對不同層級市場,設計出9~10分的產品,才是關鍵。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #華碩 #數位轉型
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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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