Panasonic傳砸千億收購美國軟體大廠,10年來最大交易案,能趕上對手Sony、日立嗎?
Panasonic傳砸千億收購美國軟體大廠,10年來最大交易案,能趕上對手Sony、日立嗎?
2021.03.09 | 物聯網

有著百年歷史的日本大廠Panasonic,據傳將以7,000億日圓(約新台幣1,800億元)收購美國供應鏈軟體公司Blue Yonder,預計將創下這間公司過去10年來最大宗的收購案。

根據《日經亞洲》報導,Panasonic決定收購Blue Yonder的原因在於,對於多年以硬體為主的低利潤營收結構喚起了危機感,期望借助軟硬結合為產品加值,提昇產品競爭力,並創造穩定的長期收入。

目前Panasonic官方對這則消息不置可否,僅對外回應這並非公司公佈或決議的事項。

對一般台灣消費者而言,Panasonic會令人聯想起冷氣等家電商品,不過這幾年Panasonic已將重心放在供應企業端上,例如為特斯拉供應電動車電池就是核心業務之一,並是全球電動車電池的第三大廠,僅次於寧德時代及LG化學。

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Panasonic近年將重心轉向企業端業務,於美國超級工廠為特斯拉供應電動車電池也是核心業務之一。

延伸閱讀:Panasonic不玩太陽能電池了!受特斯拉推升獲利大爆發,接下來如何強化經營體質?

然而銷售硬體的利潤較低,2020年Panasonic營收為4.87兆日圓,利潤卻只有1,443億日圓,淨利率僅3%。Panasonic亟欲擺脫如此薄利的情況,正想方設法為公司數位轉型。

過往同樣在家電領域叱吒風雲的Sony、日立等日本同行,都已經找到自己的出路;Sony的營收來源已經以遊戲、音樂等娛樂事業為主,日立則建構自己的IoT平台Lumada,為產品找到加值的管道。

用服務為產品加值,Panasonic傳欲收購軟體大廠

Blue Yonder成立於1985年,在全球擁有超過40個辦事處及5,000名員工,擁有約3,300名客戶,包括沃爾瑪、星巴克、聯合利華等知名企業,其主要產品為供應鏈管理軟體,能夠利用機器學習技術協助企業管理供應鏈及庫存,預測產品需求及交貨日期,並對供應鏈進行檢視以提昇營收能力。

Panasonic從2018年開始與Blue Yonder有所接觸,隔年兩者便宣佈推出合資公司;2020年Panasonic又以860億日圓購得Blue Yonder 20%的股份,如今傳出收購消息或許也不太讓人意外。

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Panasonic認為,要從利潤不高的硬體製造業務中脫身,就必須結合軟體為客戶創造真正的解決方案。
圖/ Shutter Stock

倘若這起收購順利達成,也將創下繼2011年Panasonic豪擲8,000億日圓將三洋電機及松下電工完成納入麾下後,最大起收購案。

運用軟體為製造業加值已成為眾多硬體廠轉型的重要方向,奇異、西門子等企業都紛紛透過物聯網平台為產品創造更多價值;同樣為低利潤所苦的各大車廠也都開始鑽研車載軟體及線上更新,效仿特斯拉的營運模式。Panasonic勢必也期望收購Blue Yonder能帶來類似的成效。

現任Panasonic互聯解決方案公司社長樋口泰行曾表示,若想持續成長,Panasonic不能再只是硬體供應商,而必須結合雲端等各個層面,為客戶端出真正的解決方案,才有辦法從低價廝殺的製造業紅海中脫身,並以服務創造持續性的收入。

《日經》指出,2019年供應鏈軟體市場規模為150億美元,預計將以每年10%的幅度持續增長,由於各大製造商紛紛投向數位轉型懷抱,對於供應鏈軟體的需求正在攀升。

再加上,2019年底爆發的新冠肺炎(COVID,俗稱武漢肺炎)打亂了全球的供應鏈,世界各地工廠紛紛出現「斷鏈」危機,如何妥善管理供應鏈在疫情下更受到製造商重視,也成為Panasonic加碼投資Blue Yonder的推手之一。

只不過,如何管理收購後的公司也是一門難題,1991年Panasonic曾斥資7,800億日圓收購收購環球音樂集團(MCA),結果後續卻經營不善,僅僅5年就再次賣給加拿大酒商Seagram。

資料來源:Reuters日經日經亞洲

責任編輯:錢玉紘

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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