美商務部列黑名單、梁孟松恃才傲物負氣走人,黃崇仁:中芯國際麻煩大了!
美商務部列黑名單、梁孟松恃才傲物負氣走人,黃崇仁:中芯國際麻煩大了!

編按:12月19日更新(中芯被列禁運清單)
中芯正面臨空前危機,是否將成為華為第二?美國商務部宣布,將中芯國際及大疆等60多家中國廠商列入美國企業禁運實體清單,由於蔣尚義已經就任成為中芯副董事長,由於與ASML關係不錯,被視為爭取該荷商提供設備關鍵角色,外電亦報導美國政府正遊說ASML及東京威力科創(兩大半導體設備重要業者)也配合禁運。
根據實體清單要求,將使中芯取得10奈米製程以下美國業者設備出貨機率轉為零,10奈米以上設備銷售,則採取逐條審查始得放行。中芯國際列入禁運實體清單後,要購買美廠商設備都需取得商務部許可執照,外界認為將卡死中芯發展先進製程企圖心。

12月17日
前台積電大將蔣尚義加入中芯擔任副董事長,引發中芯國際大地震,執行長梁孟松負氣請辭,對此力積電董事長黃崇仁接受媒體採訪時透露,梁孟松恃才傲物,離開是個性因素,但這一走,中芯國際麻煩大了!

力晶董事長 黃崇仁
力晶董事長黃崇仁在接受媒體採訪時,透露對梁孟松閃辭中芯國際的觀察。
圖/ 簡永昌攝影

力積董事長黃崇仁接受《理財達人秀》訪談時透露,蔡力行曾經跟他說,蔣尚義在台積電副總管研發部門時,有兩個手下,一位是孫元成,一位就是梁孟松,張忠謀第一次退休,將執行長大位交給蔡力行,蔣尚義也跟著離開,而蔣一走,該提拔哪一位接任成為難題,最後蔡力行選擇孫元成,擔任技術研發副總,讓自視甚高的梁孟松一氣之下走人。

聯發科技執行長蔡力行
聯發科技執行長蔡力行。
圖/ 唐子晴攝影

孫元成是美國伊利諾大學電機工程博士,而梁孟松是美國加州大學伯克利分校電機工程及電腦科學博士,黃崇仁表示,或許從學歷來說,梁孟松也認為高孫元成一等,加上梁孟松的太太是韓國人,所以後來先投效三星,但韓國企業環境並不適應,韓國也不放權給他主事,純顧問,才離開去中國中芯。

中芯國際如何接招?黃:蔣尚義是高高在上的人

黃崇仁分析,梁孟松中芯做得不錯,但大權在握,或許老闆想找人制衡,他認為全然是個性的關係。黃崇仁分析,梁孟松恃才傲物,做人不夠圓融,在中芯大權在握,首先蔣尚義過去是長官,現在很難判斷副董事長比較大還是執行長大,其次,梁孟松可能會認為現在中芯做得成績都是我做好好的,現在蔣尚義是來分享光榮,「那幹嘛還需要我?」

黃崇仁表示,若是他個人,前老闆來加入當副董事長幫忙,高興都來不及,沒有好壞問題,這純粹是每一個人事情看法不同。

如果一個大權在握,總攬全局、在開發事情的人走了,麻煩就大了,因為中芯靠梁孟松一路走過來,梁孟松離開後誰照顧中芯國際?黃崇仁說,蔣尚義是高高在上的人,要管理細節難度很高,梁孟松等於將他一局,「我不在,看你怎麼辦?」

中芯官方色彩很濃,黃崇仁說,台灣人在中國有很大的權力、做很大的事,但終究都是他們的東西,可以成就一時,不能成就永遠。

責任編輯:蕭閔云

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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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