「融資購併」開始登台！|數位時代 BusinessNext

2003年國內開始掀起企業購併熱潮，預計在國外流行超過20年的「融資購併」(Leverage Buy Out，簡稱為LBO)，將會隨著國際化腳步「登台」；近期一家創投基金成立，即已窺見LBO的雛型。
LBO係使用比較少的資金(大部份為融資方式)，在比較短的時間內(通常是6個月到12個月)，將買下來的公司分割成好幾個不同的板塊或是進行重新整治之後，再以較高的價格予以出售。跟一般企業購併最大的不同在於，第一、磨合期很短；第二、必須擁有包含律師、會計師、管理顧問、投資銀行家經驗等陣容堅強的「專家團隊」，一組人員負責將買進來的公司迅速分割，一組人員負責經營與運作，一組人尋求買主，讓標的物在短期內不會虧損、甚至出現獲利，才能夠賣得到一個好價格。
位於美國德州的RJR Nabisco國際知名集團，於90年代初期被分割為RJ Reynolds Tobacco與Nabisco，即是目前世界第一的LBO公司KKR(Kohlberg Kravis Roberts & Co.)的傑作。當年這椿LBO案的金額高達250億美元，KKR 公司大約耗費了兩年左右的時間來研究這個集團，等到時機成熟、資金到位後，立即著手進行，買進、分割、重整與經營、賣出，短時間之間即賺進了9億9000萬美元。這件轟動國際金融市場的LBO案件甚至被拍成電影，迄於今日仍無人能出其右；而KKR也因為接手這個案子而聲名大噪，接下來的15年之間，總共承辦了115個LBO案件，經手過的金額累計高達1140億美元。

新行購併型態值得關注

我的第二個工作在美國的Prime Computer做電腦工程師，當時Prime Computer與DEC、Data General及Wang Lab等並列為80年代國際中型電腦(Mini Computer)公司四大天王，在1987年10月華爾街迸發「黑色星期一」的崩盤事件時，這四檔個股股價甚至還逆勢上揚。不過這四家公司現今均已消失，不約而同成為企業購併的「最佳標的」。當年我即親自經歷過LBO案，原本Prime Computer想買下一家Computer Vision公司，結果1990年卻被一家LBO公司Holiday Holding以「惡意蒐購」(Hostile take over)，一舉吞併了Prime Computer及Computer Vision，再透過LBO的策略轉手賣出之後，公司亦賺了上億美元。
整個過程高潮迭起，致勝的先決條件是，眼光要快、狠、準，同時要有一群各行各業且超高水準的專家，而且要能夠有充足的融資管道，在購併前就必須要規劃好詳細的「作戰計劃」與「轉賣計劃」，最重要的是，標的物通常是上市公司。李察吉爾跟茱莉亞蘿勃茲主演的經典名片『麻雀變鳳凰』，劇中男主角所從事的行業即是LBO公司的合夥人。
最近台灣放寬創投公司的投資範圍，市場上同時也出現一檔具有LBO雛型的創投基金成立，這種涵蓋創投、購併、基金以及融資等各種金融活動中重要環結的「融合舉動」，在台灣金融界上堪稱為創舉，意謂著台灣在金融操作國際化上，又向前邁進一大步。預料在購併熱方興未艾之際，這種頗適合台灣中小型企業的融資購併方式，或可成為另一種值得關注的嶄新購併型態。

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。