低本益比時代,如何投資?
低本益比時代,如何投資?
2002.09.15 | 科技

**專家投資方略1. 辛日祺 群益證券資深副總裁
投資中國收成股、高現金配股
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聯發科沒有填權,宣告著高配股時代的終結。
用以前的股王禾伸堂來看,獲利最高那年EPS是32元,股價999元,本益比有30倍,而聯發科預估今年EPS 35元,股價最高只到7百多元,表示投資人不願意再用30倍的本益比去投資聯發科。聯發科是委屈了沒錯,但是它的股價一直沒有上來,沒有出現過去電子股除權後的強勁漲勢。這意謂著投資人不願意再投資高配股的股票,聯發科成為市場上最後一波的高配股。
從產業面來看,整個PC產業,自從HP、Compaq合併結束後,就沒有新story,未來比較有成長動能的,一個是3G手機,一個是無線通訊像是藍芽(Blue-tooth)及無線區域網路(WLAN)。兩個產品的需求是看得到的,但是回頭看這兩塊的資本支出,3G什麼時候起來,沒有人知道,代表這方面資本投入速度會減緩,而WLAN卻又不需要太大的資本。如果看好的產業,目前資本擴充速度沒那麼快,高配股要幹嘛?因為一旦資本擴充,一定要設法把獲利同時拉起來才行,但現在只知道有需求,卻不知市場何時才能起飛?
沒有新需求刺激,所以不需要快速擴充,在這種成長趨緩的時候,要看3個指標,首先是公司的ROE(股東權益報酬)和殖利率。低利率時代來臨,現金股利發放更重要。我覺得明年配現金股利的機會比較多,因為對公司而言,股本沒有擴充,獲利也能維持適度成長。對投資人來說,填息比例增加,投資報酬就可以打敗定存。
第三個看淨值比,比如說股價跟淨值比超過2倍以上就不具吸引力,以後本益比反而比較沒有影響性。
這種股票在傳統產業最多,你看正新(2105)、中華汽車(2204)、建大(2106),他們的產業前景就是這樣,再去擴充資本根本沒道理,只要市場有需求,他的獲利就會很穩定。
以前電子股的本益比是20倍到30倍,現在大概是12倍到22倍,而傳統產業以前被低估了,本益比都在10倍以下,未來因為中國概念的關係,本益比會提高至10到18倍。
現在是低利率時代,錢放在銀行是沒有意義,必須再投資,可是要投去哪裡?保費利率也一直降低,投資人只好再投資股票,可是現在產業前景不明,要靠股價漲幅賺錢已經不容易了,只好靠股利發放,不管產業成長快或慢,採用配息的股票,明年一定會很流行。
而下一個標的,應該鎖定中國內需市場的通路,或是準備在大陸掛牌的公司也值得注意,像和桐(1714)等。至於產業應用面上,資訊家電(IA)加上藍芽的形式,雖然目前這一塊需求還沒看到,但是方向是對的。

專家投資方略2.
謝金河《今周刊》發行人
瞄準獲利穩定成長,本益比10倍以下

90年代初期台灣代工產業跟著美國產業高速成長,這個最甜美的階段,已經告一段落。
股本形成,一方面來自原始股東,一方面從資本市場不斷累積資本。過去台灣很多公司不斷利用高額配股方式,來促進股本成長,而這個模式也成為市場追逐焦點,為什麼呢?因為高成長時代,公司配發股票股利都可以填權,所以投資人參與除權的慾望高,這10年來,魚幫水、水幫魚,所有高成長公司都是透過這種方式,使股價不斷上漲,然後股價上漲後,股本不斷膨脹,公司市值也跟著增大。
現在來看配股制度是不是合理?基本上一家公司每一年毫無節制的配股,把股本越做越大,等於分母加大,一旦營利不夠大,獲利一定會被稀釋。
高配股會產生一些流弊,最明顯的是公司搶錢方便,忘了重視股東權益報酬,開始擴大規模,拿著增資的錢轉投資。但是轉投資事業會伴隨一些弊病,因為不是行業中人,常常經營不得當,像中環有很多雁子哲學,轉投資很多非本業的事業,後來你發現雁子掉下來比較多,原因是股本膨脹沒有辦法跟上公司本業的成長,所以公司經營者會忘記他應該扮演的角色,開始隨便亂投資,不是去參與股票買賣,就是去做轉投資事業,10年來看,轉投資效益好的不多,所以股東權益報酬每況愈下。
股本的成長只能前進不能後退,所以當股本膨脹到大過營業額的時,已經是一個警訊,代表股本太大,這時候只有一招叫做「減資」可以應對。如果公司不願意買回庫藏股把股本打掉,就應該正視公司的危機:股本大,對公司來說不一定是好事;股本大,獲利不能成長一定會變成低價股,低價股對員工士氣的重創,傷害更深。
今年聯發科跟華碩都有一個共同現象:它必須回頭照顧員工,所以對股東非常苛刻,對員工非常慷慨,如果投資人去參加這種公司的除權或除息,沒有任何好處,為什麼呢?一個值得投資的好公司,因為員工分紅配股過度浮濫,變成一個投機股,只能搶短線賺差價,沒有長期投資價值。我這兩年的投資著重一個觀念:所有配股的公司我都不參加除權,我只選擇配息公司,因為公司可以把獲利部分轉化成現金分配給投資人,代表他現金能力很強。在這種不景氣時代,能把盈餘用現金分配的公司,代表財務結構都很好。未來,有些願意分配豐厚股息並且本益比在10倍以下的公司,都是好的投資標的,投資人一定要放棄過去追逐高成長的夢幻,現在要回歸價值投資。

**專家投資方略3.
陳冠升(工業銀行證券自營部副總經理)
鎖定相對價位低,市場需求大
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高配股時代結束了嗎?以前是高獲利才有高配股,目前面臨的狀況是,有的公司獲利成長速度,沒有股本增加速度快,以致於公司獲利被股本吃掉。但還是有像數位相機等產業,產業方向是好的,只是受到景氣影響暫時成長較慢,你說高配股時代真的結束了嗎?還是要看個別公司而定,因為有的是產業輪動結果,有的是有好格局。
比如說,今年大家講最熱的是汽車概念股,它就是屬於比較好的格局,畢竟需求真的有上來,像是利奇(1517)、川飛(1516)、大億(1521)、堤維西(1522)等,仔細比較,大億雖然最近漲幅大,但是他走歐美路線,相對受益比較小,不像提維西大陸有布局,只有一部份在美國市場,所以表現較佳。
但是中國市場真的有這麼吸引人嗎?回頭看台灣產業發展,80年代跟台灣連動較強的是日本市場,90年代看美國,現在大家都把2000年以後的目光轉向中國大陸。但是中國大陸真能取代美國或歐洲市場?美國現在是全球最大消費市場,第二大是日本,其次是德國、法國等,而中國大陸排名第六,當然中國的潛在力量不容小覷,成長空間還很大,只是在全球其他區塊衰退,中國大陸成長速度比較快下,所以會被注意,至於未來如何,還值得觀察。
所以,在產業前景不明朗的現在,篩選標的有三個要領:第一,看產業成長性,如果產業不好,公司成長會受到限制;第二,看公司本身價值,包括股東權益報酬、淨值、經營者特質、技術團隊研發能力等等;第三,安全性,特別在安隆案引爆財務問題後,一定要嚴格選擇負債比低、存貨周轉率高、庫存低的公司。
至於在買賣點上,用相對價位來決定。假設台積電現在股價是100元,才跟投資人說產業前景不明,股票一定賣得比誰都快,問題是,如果在股價40元才跟你講,也許股價不會漲,但這價位可能已是長期合理投資價位,或是短期合理價位,端看相對價位決定買或賣。
電子股6月底落底後,到目前為止有的漲了6成。8月來看,相對於其他股票,電子股也漲最多,比較特別的是,將來不會在有齊漲齊跌的現象,而是看個別股表現,所以高配股或高獲利是不是結束了,還是要看個別公司而定。

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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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