鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料
鴻海9.95億元認購碩禾私募,成第二大股東!將佈局電動車電池材料

鴻海科技集團與碩禾電材於今(15)日共同宣布,雙方將透過股權合作,攜手開發電動車電池材料,以加速佈局電動車關鍵零組件,並搶攻全球電動車市場。

碩禾於今日召開董事會,決議以每股新台幣124.4元私募普通股10,000仟股,募集總金額為新台幣12.44億元。鴻海則透過子公司鴻揚創業投資股份有限公司參與碩禾私募案,共計8,000仟股,預計持有其增資後之10.54%股權,並成為第二大股東。

碩禾設立於2003年,係全球太陽能導電漿料一線大廠。碩禾持續縱向發展漿料所需之特殊原料、橫向發展節能產業所需之材料及半導體拋光與再生晶圓。近年來尤其積極布局電動車領域,除公司內部發展動力電池負極材料外,亦轉投資芯和能源、榮炭 (6555-TE)、及創奕能源,涵蓋動力電池正負極材料及電動大巴車市場。

因電池材料出海口的穩定性為碩禾發展關鍵因素,而鴻海正是未來電動車產業的關鍵廠商,故此次辦理私募案引進鴻海之子公司鴻揚創業投資股份有限公司為私募認購對象。

MIH聯盟
圖/ MIH聯盟

鴻海今年積極推動電動車MIH聯盟,集結了超過1600多家軟硬體夥伴,包括軟體巨頭安謀(Arm)和德國塑膠零件製造商Konzelmann等供應商,標準化、模組化、平台化的設計參考為業界首創,大幅降低電動車開發門檻,創造一個人人可參與的電動車時代。鴻海也充分運用其ICT的全球佈局、整合能力與速度優勢,成為主要車廠的合作對象,已經分別與全球第四大汽車集團Stellantis、美國新創車廠Fisker、泰國PTT集團、以及大陸拜騰、吉利等公司簽訂合作協定,分別從設計、關鍵零組件、次系統、整車製造等不同領域切入,以提供完整服務並打造電動車產業的新出海口。

碩禾於2009年即投入鋰電池正極材料並成立磷酸鐵鋰製造公司芯和能源,隨著芯和技術發展成熟及鋰鐵電池市場成熟,於今年進入量產階段。碩禾又於2014年因看好車用動力電池市場,投入鋰電池材料領域目前最高端的矽氧負極與壓克力型水性黏著劑,該產品在客戶端測試表現突出,產品特性良好。藉由此次私募引入鴻海的資金,碩禾將建立動力電池負極材料量產線。碩禾已經是MIH聯盟的既有成員,希望藉由與鴻海集團的上下游策略聯盟,並肩榮炭共同發展動力電池正負極材料,以利快速供應這一波電動車所需的關鍵電池領域,建構具競爭力的台灣電動車產業鏈。

鴻海近年積極佈局電動車產業,宣布「3+3」發展策略之後,即不斷在電動車領域拓展潛在的商機,繼2020年與台灣裕隆集團合資成立鴻華先進,以開放平台的理念成立MIH聯盟外,也陸續與拜騰、吉利、Stellantis、Fisker、以及PTT等國際廠商建立不同形式的商業合作模式。

此次鴻海認購碩禾私募股權主因有二,一是碩禾在現有的動力電池正負極材料擁有自主研發技術;二是碩禾電材近年積極開發電動車電池材料相關領域,此與鴻海之電動車產業具有上下游材料供應互補的綜效,藉由此次入股碩禾,鴻海逐步補足電動車動力電池領域關鍵拼圖,隨著一系列電動車關鍵技術到位,順利搶攻全球電動車市場。

責任編輯: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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