友達看第一季已是谷底,彭双浪:宅經濟需求持續發酵中
友達看第一季已是谷底,彭双浪:宅經濟需求持續發酵中
2020.07.30 | 物聯網

「今年上半年對友達來說依舊是充滿挑戰,」友達董事長彭双浪在今(30)天舉行的第二季法說會上,以此作為開場白。

彭双浪
彭双浪表示,上半年對於友達充滿挑戰,也因為及時調整了產能的配置,第二季的表現才得以比第一季亮眼。
圖/ TCA

友達財務長曾煜智坦言,受新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)衝擊,友達在第一季的表現不甚理想,「但迅速調配產線上的產品配置,是成功讓第二季改善獲利的主因。」

宅經濟發燒,筆電、平板營收占比較Q1成長6%

攤開友達第二季的財報表現,合併營收為635億新台幣,較今年第一季增加18.3%,毛利率從第一季的負0.66%轉正為2.7%;而第二季歸屬母公司業主的淨損為28.6億元新台幣,每股損失則為0.31元新台幣。

從出貨表現來看,第二季10吋以上的大尺寸面板出貨量約為3,071萬片,較上一季增加37%。而2020年第二季10吋以下中小尺寸面板出貨量約2,909萬片,較第一季相比減少約1.5%。

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宅經濟成為友達接下來主要的成長動能,包括電視、筆電等面板需求,都將持續。
圖/ Pexels

由於居家辦公、學習以及相關宅經濟在疫情之下意外發酵,因此友達快速調整步調,針對桌機、筆電等裝置的需求進行生產,也使得第二季在手機、平板跟筆電這項產品應用的營收占比較上一季成長了6%、來到32%。而向來佔營收大宗的電視雖然也有微幅成長,但幅度不大因此占比從上一季的35%下降到30%。

在家悶壞了!第二台電視、筆電需求全出籠

「宅經濟需求仍然持續發酵中,」彭双浪補充,因為消費者都聚在家裡,對於電視觀看體驗有更強烈的需求,出現了對第二台電視、筆電的需求,帶動相關面板的出貨表現。友達透露,8K無邊框的電視是客戶目前拉貨的重點,尺寸則以65、75、85吋為主。

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友達觀察到,宅經濟除了創造了消費者對於產品體驗的要求提升外,對於第二台電視、第二台筆電的需求也浮現,這也是帶動友達相關應用的面板出貨較過去成長的主因。
圖/ Pixabay

至於宅經濟在IT產品的帶動上,友達也表示遊戲機面板出貨量較去年同期成長近3成,而針對運動器材相關應用的面板需求,則比去年同期達到倍數成長,且出貨動能可望延續至第三季。筆記型電腦這塊,第二季出貨量比去年同期成長2成,電競筆電的面板則有3成以上的年成長幅度。

針對近年來話題上的Mini LED佈局,友達也指出目前有除了有內容創作者(Content Creator)的應用外,也因為目前Mini LED的表現已達到量產化、商業化的階段,因此下半年會積極佈局遊戲等相關產品的應用,如電競筆電。

表現已過谷底,董事長:「第三季會比第二季好!」

對於即將迎來傳統旺季的下半年度,彭双浪也以「審慎樂觀」的態度迎接。友達預期產能利用率能與第二季相當、超過9成,而上半年資本支出來到90億新台幣、全年則為200億新台幣。

就目前市場庫存水位來看,不論是IT產品或是電視客戶,都是積極備貨迎戰下半年可能復甦的消費需求,友達因此認為整體而言庫存水位是相對健康的,且宅經濟以及居家辦公、居家學習所創造出的電視、筆電、遊戲等不同應用需求仍舊強勁,相關需求依舊需要一些時間消化,因此到第三季都還是相當旺。

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由於居家辦公、居家學習等應用仍是接下來的重點,加上各國逐步解封、相關振興措施也陸續上路,友達有信心最壞的谷底已過、第三季將會比第二季更佳。
圖/ Shutterstock

即便武漢肺炎依舊是個不確定的因素,但隨著各國對於防疫的狀況能逐漸控制,解封、振興方案也陸續出籠,「第一季就是谷底了,接下來第三季肯定會比第二季來的佳,」彭双浪充滿信心的說。

關鍵字: #友達
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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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