被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?
被迫減碳轉型、收購股份還被指控是「惡意」!日本鋼鐵業龍頭如何化解危機?

有重工業產業食糧之稱的鋼鐵業,是建築、造船、鐵道及電機機械等產業的基幹。然而,鋼鐵業卻也是碳排放量佔比相當高的一個產業,為配合日本2050年碳中和政策,如何進行減碳生產備受外界關注,為此日本鋼鐵業龍頭「 日本製鐵 」已宣布將投入5兆日圓進行設備更替。

日本製鐵
圖/ 日本製鐵

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日本鋼鐵業視「減碳生產」為最重要的經營課題

年營業額高達5兆日圓的日本製鐵是日本最大的鋼鐵廠,幾乎是排名第二的JFE營業額的兩倍,更是排名第三的神戶製鋼規模近三倍,集團員工人數高達5萬人,過去10年發動多次併購。

1934年,由官營八幡製鐵所等數個製鐵業者合併而成。日本製鐵曾於太平洋戰爭時期,因法規因素而一度被分割為四間公司,但在1970年,該法廢除後,其中的八幡製鐵所和富士製鐵等又再次合併,成立新日本製鐵。

2012年,新日本製鐵與住友金屬合併更名為新日鐵住金;2019年,再將商號變更為日本製鐵;2020年,再與日鐵日新製鋼公司合併。

日鐵與其他基礎建設發展產業面臨同樣的減碳問題,故日鐵日前宣布汽車用的高級鋼材製造設備,將從現行的高爐轉為電爐。此外,將使用氫氣還原技術以減少焦炭使用,目標在2030年減少30%的二氧化碳產量。

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圖/ REUTERS

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即使設備投資額將可能超過5兆日圓,而製造成本也可能會倍數以上成長,由於鋼鐵業的二氧化碳排出量約占日本整體製造業的四成以上,為因應日本政府推動的2050年碳中和政策,鋼鐵業龍頭也不得不進行改變。

此外,日鐵也將進行國內外事業整頓,除將擁有的15座高爐降低運轉至10座,調降成本支出外,將深耕電動車市場強化相關設備。並加強在印度的生產及進行海外企業併購,目標是全球化粗鋼生產力能達到1億噸。

集團式的多角化經營,公開收購東京製鋼股份

日鐵除了是日本國內擁有高爐可一貫化生產的鋼鐵廠,也透過事業持股形式發展各種與鋼鐵有關的產業,例如建設業的新日鐵engineering、化學製造業的新日鐵化學及通訊情報業的新日鐵solution等,連結高達約250家子公司及約70家的轉投資公司,是日本相當具代表性的大型集團企業。

而2021年初,日鐵宣佈投入約24億日圓(約台幣6億元),對東京製鋼進行公開收購,目標將持有東鋼股份從9.9%提升至19.9%,並在3月初時宣布收購完成。

東京製鋼
圖/ 東京製鋼

不過,這次的股份公開收購,對東京製鋼來說卻是一個惡意併購行為。日鐵即便將持有股份提升至19.9%,東京製鋼仍非日鐵具控制權子公司,僅能說是強化資本比率。然而,日鐵卻在公開收購說明書指摘,東京製鋼的業績和財務持續惡化,主要原因就是因為公司治理體制的不完備,更直指代表董事長在位期間長達20年等問題,認為有必要進行經營再建。

股東話語權提升的時代儼然來臨

日鐵其實是東京製鋼的材料供應商,而事實上,東京製鋼歷代董事們出身於日鐵者也不少。2017年,日鐵就與東京製鋼經營層進行面談,要求增強危機意識並曾對董事選任議案投下反對票;2020年9月,日鐵開始評估提高股票持有比例,提高話語權,並在2021年初進行公開收購股份。

對日鐵的收購,東京製鋼則表示反對,原因在於利益衝突。日鐵是東京製鋼最大的材料供應商,然而面對日鐵的價格上漲壓力,東京製鋼也嘗試開發中國和韓國等線材使用。如果日鐵持股達到一定的比率,可能會對相關採購開發活動造成一定阻礙,並讓成本提高,亦對日鐵以外的股東造成損害。

而且,東京製鋼也對鐵以外的新素材,例如碳纖維等電纜事業進行投資,此種脫「鐵」開發策略,也對日鐵造成一定程度的影響,不難想像日鐵的焦慮。

不過,東京製鋼的確存在業績低迷、代表董事長期未更替、獨立董事對經營者評價、選任程序和公司治理機制不全等問題,日鐵的批評也是事實;而東京製鋼為開發碳纖維而成立新子公司,卻沒有依公司法規定進行公告,這也是日鐵認為有東京製鋼有所隱蔽之處。

但有金融及產業界相關人士認為,像日鐵這樣的公司,為何會對執著規模相對小的東京製鋼,公司治理問題只是個藉口,應是對海外採購或脫鐵行為有所介意。對此評論,日鐵強調此次收購並非對東京製鋼複數採購行為不滿,也不是為了強化自身的原料供給,而純粹是因為對公司治理有所疑慮。

東京製鋼仍有高達九成以上的原料採購自日鐵,未來評估也不會有太大變動。但近年來日本產業間公開收購案件頻繁,評論家認為這象徵股東話語權提升的新時代來臨,過去企業間相互持股,但不干涉經營的時代已經過去了。

資料來源:業界動向Wikipedia日本產業新聞日刊自動車新聞東洋經濟
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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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