半導體持續扮演「護國神山」,但還能守多久?吳田玉分析未來3大新難題
半導體持續扮演「護國神山」,但還能守多久?吳田玉分析未來3大新難題

台灣半導體產業在今年新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的衝擊下,依舊表現亮眼,展現出的不只是我國的防疫能量,也向全世界展示了我國在半導體技術上的領先跟優勢。

但看在日月光半導體總經理暨執行長吳田玉的眼裡,其實也產生了些擔憂。即便擁有完整的供應鏈支持,但他認為,「保護主義」、「平行世界」以及「遠端連結」這三個未來趨勢,可能會是台灣半導體產業接下來面臨的下的挑戰。

憑藉過去優勢,台灣半導體站穩腳步

吳田玉說,過去60年台灣經歷了主流經濟、海外投資、自由貿易的各種狀況,創造出現在台灣半導體所擁有的完整IC設計跟製造產業鍊,不只是讓我們可以位處經濟規模的制高點,也讓台灣能跟全球客戶擁有良好的共生關係。他認為,這樣的優勢將能在日後產生極大的效益,也可以彌補台灣半導體在人才上的弱勢現象。

日月光 吳田玉
吳田玉表示,台灣半導體產業較其他世界強國,擁有完整供應鏈,面對後疫情時代的各種不確定性因素,要持續推動政策、人才培育來鞏固現有競爭力。
圖/ 簡永昌攝影

但這次疫情下,台灣半導體產業所展現出的量能,也讓自己成為了列強上爭奪的對象,從沒有想過一個供應晶片的半導體產業會被推上這樣的舞台。

吳田玉表示,「保護主義」、「平行世界」以及「遠端連結」這三個挑戰是過去未曾有過的問題,卻是半導體未曾經歷過的挑戰,當前要如何應付這些新問題,他也提出了個人的見解。

挑戰1:保護主義

吳田玉打趣的說,地緣政治對過去學電機、機械的人而言,肯定是未曾熟悉的領域。事實上,地緣政治的議題會替一向以代工為主的台灣半導體產業增添變數。

他進一步提到,台灣是全球化之下的典型受益者,而這個全球化的條件包括需要垂直水平分工、區域平等以及經濟效益分散等三大要素,當保護主義被築起的時候,這三個要素將會消失、進而破壞目前全球化的平衡狀態。

台灣政府跟產業能做的,就是要有思維上的改變,學習如何與多元市場主導者,在共生價值跟思維上做相對應的調整,「這肯定是個重要的課題」。

挑戰2:平行世界

後疫情時代將可能出現非單一的系統跟法規,當一個世界變成兩個彼此無法溝通的平行個體時,台灣作為一個以代工為強項的供應鏈,要如何滿足不同系統的法規、制度?以半導體來舉例,材料、設計軟體各有不同,台灣的業者將無法再用同一套方法打天下。

中美貿易戰
若發生平行世界,台灣的供應鏈是否有能力可以同時應付不同的制度、法規等。
圖/ shutterstock

吳田玉指出,台灣整體實力及彈性佔了很大的優勢,多元化系統也是代工業的基本工,在未來的變化中應該要更能發揮作用,左右逢源,應付平行世界裡面的各種未知狀況。

挑戰3:遠端連結

吳田玉說,遠端視訊會議曾經被認為是不太能接受的事,而台灣商人過去在面對面的溝通上可說是世界一流,沒有什麼可以難的倒我們。誰知道疫情帶來的改變,就連過去不曾停留在台灣超過3周以上的他,這回也被迫留在台灣長達8個月。

遠端
台灣作為面對面典型的受益者,在遠端連結的新常態中,要如何提升語言能力、以及在遠端溝通上的情景掌握都是新課題。
圖/ pexels

他進一步提到,典型的遠端連結佼佼者其實就是印度,他們能透過遠端的溝通迅速掌握對方的思想跟需求。對擅長面對面溝通的台灣來說,我們是否能提升自己在語言上的戰鬥力?同時,對於在遠端溝通上的情景掌握也能向他人看齊,是未來在遠端連結的新世界中拼出競爭力的考驗之一。

除了三個對半導體而言未知的挑戰,吳田玉也點出「危機就是轉機」,在危機之前大家都是公平的,如何把握機會就看個企業的本事。現在,台灣的半導體已經擁有了制高點的優勢,「了解未來的挑戰在哪邊就能事先準備、贏面將會更大,」他樂觀地說道。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #半導體
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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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