後Wintel時代
後Wintel時代
2002.11.01 |

這是電腦規格首次不是由電腦公司自己全包,IBM視為一種嘗試,但是隨著PC愈賣愈多,它卻逐漸失去對PC的掌控權,微軟主導PC的軟體架構,英特爾主導PC的硬體架構,IBM所扶植的兩家公司,回過頭終結了IBM王朝,Wintel(Windows+Intel的簡稱)成為PC業代名詞。
去年,全球風光慶祝PC業20週年;到今年6月,全球累計已賣出10億台PC。在這些光鮮數字的背後,PC業也走向後Wintel時代,從兩家公司主導轉為微軟一家獨大的局面。
以往,刺激PC需求的不二法門,就是開發運算速度更快的微處理器,和功能更強大的作業系統,鼓勵消費者升級(原有使用者再買新產品)。隨著PC業年成長率從兩位數跌到個位數,升級的魅力已褪色,微軟和英特爾很清楚,他們必須把PC的架構,複製到其他電子產品上,讓他們使用起來像PC,成長模式像PC。
從PDA、Xbox遊戲機、平板電腦到手機,都看到Wintel的影子,但是這些產品的成長邏輯與PC不同,並非來自升級(原有使用者重複購買),而是更便利好用,普及到原本沒有使用這些產品的消費者手上。
這有很大一部份來自產品特性。想想看,如果把P4晶片裝在手機裡,電池很快就耗盡、手機很容易發熱,還有,誰會在手機上做複雜運算?一款外型酷炫的手機,反而更容易吸引消費者。
也因此,英特爾過去在PC的影響力,很難移植到這些類似PC的產品上,他們只需用到PC的舊技術就夠,消費者有太多選擇(意思是不一定選英特爾晶片)。但是,為什麼微軟可以延續影響力?這是因為軟體業的高「轉換成本」特性:消費者用慣Windows,如果每用一項新產品,就得新學一套軟體,是很大的負擔;此外,如果不同產品都用同樣軟體,彼此可以傳輸交換資料,是很大的方便,消費者很難拒絕。

**後Wintel時代台灣有兩種可能

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從Xbox、WinCE版本PDA、平板電腦到Stinger版本手機,微軟一手主導電子產品規格,英特爾只是零組件供應商。微軟目前手上有390億美元現金(全世界現金最多的公司)、市值2750億美金(全世界最高),實力達到頂峰,相較之下英特爾股價迭創新低。
多年來,台灣電子業和英特爾的關係深厚(和微軟的關係單純,主要是付權利金安裝Windows系統),廠商多緊跟英特爾制定的規格而調整,因而獲利。當Wintel轉變為後Wintel時,台灣業者面臨兩種可能:1.大膽走出舊有模式,推出自己的硬體架構、或轉往工業設計方向發展;2.跟著微軟腳步,由它定義規格,台灣負責生產產品。
時間正逼著台灣業者攤牌,拖得愈久,選擇愈少。

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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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