晶片巨頭隔空交鋒!Intel盼把供應鏈帶回美國,劉德音反對:培養人才才是重點
晶片巨頭隔空交鋒!Intel盼把供應鏈帶回美國,劉德音反對:培養人才才是重點

COVID-19衝擊意外引發全球晶片短缺,英特爾執行長蓋爾辛格提出有必要重新平衡供應鏈;台積電董事長劉德音則認為,與其改變供應鏈,美應投資於研發,培養碩、博士進半導體製造。

自2019冠狀病毒疾病爆發以來,民眾無論上班、上學甚至娛樂都窩在家,導致晶片這個舉凡汽車、智慧型手機、醫院呼吸器、甚至戰鬥機等現代裝置都必備的運作中樞,需求量暴增。

哥倫比亞廣播公司節目《60分鐘》(60 Minutes)分別訪問英特爾執行長Pat Gelsinger (基辛格)與台積電董事長劉德音,兩人對晶片供應鏈再平衡的看法不同。

英特爾CEO:盼美國政府振興半導體產業

目前全世界約75%晶片出自亞洲,基辛格指出,25年前美國晶片產量約占全球37%,但今日已跌至12%,任何看待供應鏈的人都會覺得這是一大問題。

基辛格認為,仰賴單一地區,尤其亞洲這樣一個難以預測的區域,存有高度風險。英特爾一直遊說美國政府協助振興美國半導體產業,效法台灣、新加坡和以色列政府提供獎勵、補貼和稅額減免。

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英特爾執行長Pat Gelsinger。

延伸閱讀:英特爾表態願赴歐設晶圓廠,前提是德國需補貼80億美元!理由:台灣、韓國政府都這樣做

基辛格告訴60分鐘,半導體是龐大且關鍵的產業,他們希望產業鏈能有更多是留在美國本土: 看到美國有更多的就業機會,掌控自身長遠的科技未來,並避免供應鏈遭阻斷。

身為美國最大晶片製造商,英特爾坦言全世界最先進的晶片製造商是台灣的台積電,所生產的晶片比英特爾更快、更強3成。英特爾至少需要兩年時間才能迎頭趕上。

為尋求晶片供應鏈再平衡,基辛格大手筆耗資200億美元在亞利桑那州動土新建兩座大型晶片製造廠,這是英特爾史上最大投資,預計這週還將宣布35億美元升級新墨西哥州的晶片廠。「60分鐘」認為基辛格的策略堪稱豪賭。

劉德音:美國應培養更多半導體人才進入產業

對於英特爾的做法,劉德音在台積電新竹總部接受專訪時坦言感到意外。

對於美國人該否憂心晶片多在亞洲生產一事,劉德音說能理解這樣的疑慮,但他認為晶片是否在亞洲製造不是癥結所在,因為無論在何處生產,都會因疫情產生短缺。

台積電 劉德音
圖/ 數位時代資料照片

延伸閱讀:【台積電致股東報告書】劉德音:4大關鍵使晶圓代工強勁成長!2022年4奈米、3奈米接力量產

劉德音認為,美國應該朝加速投資研發,培養更多博、碩士進入半導體製造,而不是試圖改變供應鏈,因為轉移供應鏈不僅費用高昂,成效也不彰,且這麼做只會阻撓創新,因為人人都試著把技術留在家,而非全球合作。

本文授權轉載自:中央社

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
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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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