聯發科歡慶24週年,蔡明介:從消費電子領域跨入基礎建設中,勉勵繼續追求卓越!
聯發科歡慶24週年,蔡明介:從消費電子領域跨入基礎建設中,勉勵繼續追求卓越!

聯發科成立滿24週年,董事長蔡明介寫給員工一封信,感謝員工的努力與奉獻,並期勉大家持續定義不凡,追求卓越。

蔡明介在給員工的信中表示,2020年是個讓人永誌難忘,充滿不確定性的一年。時至今日,2021年的疫情持續延燒;總部所在的台灣,也在過去幾週經歷了COVID-19大流行迄今最嚴峻的情勢。

蔡明介說,面對疫情,他與所有主管都將員工的健康與安全視為首要之務;也要感謝所有的員工,即便面對多重挑戰,依舊全力以赴,在工作上付出心力。

聯發科
今年是聯發科24週年慶。
圖/ 聯發科

他表示,在疫情之下,最重要的是發揮群體的力量,互聯互助,砥礪前行。去年公司曾用“MediaTek Stronger Together”為主題做了一支影片,也將這樣的精神發揮至極,在2020年繳出集團營收突破100億美元的成績。

蔡明介說,現在,更是積極掌握市場契機,做好準備全力迎戰,以期能站在更好的位置繼續往前。這樣的精神呼應今年的主題“Pursuing Extraordinary Together”,他與全球幾位在不同領域展現傲人成績的員工一起拍攝了一支影片,希望透過影片,鼓勵大家能夠不畏艱難,與公司齊心努力,創造屬於自己及聯發科技的成就。

蔡明介表示,員工是支持公司不斷前進的強力後盾,再次感謝大家一直以來的努力與奉獻;未來,持續定義不凡,追求卓越。

影片中,蔡明介重點摘錄:
從工研院到聯電到聯發科技, 一路走來,努力把事情做好,把技術學會。二十幾年來,累積的文化是一點一滴的,碰到下一個挑戰快速地解決問題,從基本把事情做對。

24年聯發科技努力做了不少事。除了是台灣品牌,也要把聯發科技打造成全球品牌,應用已經走過的科技產品經驗,幫助台灣這片土地解決各鄉各鎮自己的問題,因此推出「智在家郷」數位創新競賽,回應社會需要。

半導體產業創新很重要,聯發科技在在通訊、運算及多媒體領域中領先。除了滿足各式各樣的消費電子產品的需求,也逐步開始進入一些基礎建設(Infrastructure)中。

從4G到5G的時代,我們4G碰到的挑戰很多,但也調整很快,因為碰到困難好好去思考,從本質去解決,面對未知,我們怎麼用open mind、open heart心情去探索,在探索的過程也就是持續學習,不斷創新。帶領聯發科技往前,是一個承諾,也是一份熱情的來源。

蔡明介董事長對內部同仁的一封信:

今天我們迎來了24周年的生日。2020年是個讓人永誌難忘,充滿不確定性的一年。時至今日,2021年的疫情持續延燒;我們總部所在的台灣,也在過去幾周經歷了COVID-19大流行迄今最嚴峻的情勢。面對疫情,我與公司所有主管都將同仁的健康與安全視為首要之務;也要感謝所有的同仁,即便面對多重挑戰,依舊全力以赴,在工作上付出心力。

在疫情之下,最重要的是發揮群體的力量,互聯互助,砥礪前行。去年公司慶時,我們用 “MediaTek Stronger Together”為主題做了一支影片,而我們也將這樣的精神發揮至極,在2020年繳出集團營收突破美金100億的成績。現在,我們更是積極掌握市場契機,做好準備全力迎戰,以期能站在更好的位置繼續往前。這樣的精神呼應今年公司慶 “Pursuing Extraordinary Together”的主軸,我也與全球幾位在不同領域展現傲人成績的同仁一起拍攝了一支影片,希望透過這支影片,鼓勵大家能夠不畏艱難,與公司齊心努力,創造屬於自己及聯發科技的成就。

各位同仁是支持公司不斷前進的強力後盾,再次感謝大家一直以來的努力與奉獻;未來,讓我們持續定義不凡,追求卓越!

關鍵字: #聯發科
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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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