專找熱門標的切入,惦惦做成世界級品牌
專找熱門標的切入,惦惦做成世界級品牌
2003.07.01 | 人物

他是台灣上市電子公司中,最神秘低調的董事長兼總經理。「可不可以不要拍我,去拍業務部門吧,他們穿了西裝,」白色斜紋運動衫加休閒褲的朱順一搖頭拒絕拍照,很少接受媒體採訪的他,這次難得破例。這位今年六月剛接任董事長的公司創辦人,數十年如一日地堅持同仁叫他「朱博士」就好,樸實內斂、拙於言詞的個性,就像他一手拉拔大的合勤科技,「我們是專心做研發的公司,東西實在最重要。好的產品,自己會說話。」

**世代交替:合勤總有辦法找到熱門標的切入

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但合勤正在學習不再低調。除了全球第五大ADSL數據機品牌的頭銜,合勤現在已是西歐最大的路由器供應商,也是全球最大的SOHO 虛擬內部網路/防火牆設備品牌。在2000年,憑著中華電信16.7萬台ADSL標案的挹注,合勤的當年營收大幅躍至37.8億新台幣,是前一年17.3億營收的2.18倍;但在2002年,合勤的營收攀高到54.5億,除了西班牙最大電信公司Telefonica的ADSL訂單,全靠在歐洲穩紮穩打的Zyxel品牌產品。
過去10多年來,不管網路標準如何世代交替,合勤總有辦法找到熱門標的切入,領先其他公司開發。合勤在13年前做出全世界第一台14.4K數據機(比當年的網路大廠Rockwell還快),4年前更領先開發出全世界第一台支援PPPoE (乙太網路點對點協定,允許用戶透過乙太網路卡連接電話線使用寬頻) 的ADSL路由器(比今日的網路大廠Cisco更早),不但產品毛利率高,技術實力更讓全世界刮目相看。

**更大野心:朝網路設備全方位發展

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這家有80%的營收來自自有品牌產品的績優網通股,現在有更大的野心,要超越過去專注Single Box(單一硬體設備產品)的格局,成為全方位的網路設備公司,「我們不敢喊得太大聲,但長期方向很清楚:Zyxel要慢慢挑戰Cisco、NetScreen這些大廠,提供完整的網路通訊Solution,」合勤副總經理徐振鵬對公司的優勢胸有成竹,「因為合勤的長處不是台灣常見的低價製造,而是軟體研發、產品創意和技術整合。」
如果想突破現有成績,高階研發和品牌行銷都缺一不可,合勤為了達到目的,花了3年時間來調整體質,要讓合勤從一家強調「技術專業」的小而美公司,成長為「行銷、業務和研發並重」的中型公司,「要保持過去彈性靈活的特色,但要更重視制度和團隊合作,」朱順一明白,公司體質如果不改,很難面對國際大廠的軍團戰,「我們開始學習分工、授權,也引進好的外部人才。」

**急著變身:從典型工程師形象走向生活化

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現在的副總經理林秀立,就是在2年前進入公司,原本在荷商Philips映像管部門擔任業務總監的他,受命要將跨國公司的基因注入合勤。有很長一段時間,合勤的業務就是「幾位小姐加上傳真機收發訂單」,所謂的行銷也只是「包裝盒印上自己的Logo」,合勤就靠這些賺進公司第一個1億元。現在,林秀立要讓歐洲通路商與新產品接軌,並為合勤的品牌注入新生命,「我們做過調查,如果產品的光譜兩端最右邊是純消費者導向,最左邊是純專業使用者導向,Zyxel的品牌正好在最左邊,代表典型的工程師形象,」林秀立和合勤團隊決定將「極左派」定位往右調,讓Zyxel能落在「中間偏左」的位置。
合勤急著變身,因為「後Cisco時代」百家爭鳴的趨勢已壓不住。「過去用三、四台硬體外加軟體的網路裝置,未來都會整合在一台硬體上,消費者更希望便宜又大碗,」徐振鵬認為台灣的優勢,除了硬體製造能Cost Down外,還有高度整合的利基。徐振鵬也指出,未來用戶端的網通設備一定會走生活化路線,過去專注在電信業的大廠未必使得上力,「後PC時代,網通設備會從過去的周邊,變成佔據中心位置的網路設備(network appliance),這是合勤的機會。」

**加快速度:保有裡子也有吸引人的面子

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更因為合勤有足夠的研發實力,而且樂於和其他公司合作,「我們專注在網路本業,累積自己的軟體平台,但是又十分彈性開放,願意和許多公司的技術接軌,」徐振鵬舉例,合勤對產品向來看得遠,像WLAN(無線區域網路)產品,合勤就不介入市場高度擁擠的一般裝置,而選擇更高階的無線安全領域默默研發,「因為有自己的核心技術,又和供應商密切合作,才能執行『跳島戰術』,在最短的時間內推出下一世代產品,才能確保最高利潤。」
「很多人都把我們當硬體公司,事實上我們一直是軟體導向的公司,」今年52歲的朱順一,說起話來沒有郭台銘大小通吃的霸氣、也沒有李焜耀談起自有品牌的眉飛色舞,但這位當年埋首在桃園小公寓研發數據機的CEO,實踐起廣達林百里的「烏龜哲學」來,自始至終都是全心全意。只是他清楚知道,「現在我們的速度必須更快一點,才能讓合勤保持原來的裡子,也有吸引人的面子。」

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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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