正文──先佔者優勢將持續發酵
正文──先佔者優勢將持續發酵
2002.08.15 | 科技

無線區域網路的大成長,在此潮流下受惠最大的,應是深耕已久的正文。
正文脫穎而出,是因為先佔者優勢(first mover advantage),掌握中科院出身的研發團隊,正文在RF(射頻元件)的掌握能力與後段測試良率佳,使正文自市場脫穎而出。
雖然後續有多家區域網路或數據機大廠,加入無線區域網路市場的戰局,但陸續傳出研發進度遞延的消息,顯示正文的優勢,短期內不易被競爭者追上。此外,正文與無線網路晶片大廠Intersil關係良好,不但能以較低報價壓低成本,晶片缺貨時,更有優先取得貨源的優勢,因此在無線區域網路市場快速發展之際,正文訂單也就源源不絕。
目前正文主要的大客戶為Linksys、D-Link、I-O Data、Intel、Alcatel等。
正文自上櫃蜜月期一路飆高到270元高價後,即由高點下滑,最近才又止跌回升。主要源於法人圈對正文的幾個疑慮:其一,市場炙手可熱,新進廠商日益增多,加上晶片成熟度提高,晶片廠商提供公版(reference design),下游組裝廠商即可做出成品進入市場銷售,競爭愈趨激烈之下,導致正文毛利率不斷下滑,獲利能力直接受影響。
其二,切入的競爭者中,不乏過去深耕區域網路或筆記型電腦零組件的大廠,如友訊、智邦、國碁等,這些廠商無論研發資源或與國際大廠客戶關係,均較正文豐沛。尤其,友訊是佔正文2001年營收4成的大客戶,法人擔心友訊擁有生產能力後,會自正文抽單。

除權後,股價表現轉佳

正文於除權後,股價表現轉佳,主因為無線區域網路市場的轉變,使法人對正文的認同度不斷地提昇。其一,2001年底國際大廠切入無線區域網路晶片研發後,目前已經有所成果,如RFMD+Atmel、TI、Broadcom等解決方案,都有下游廠商量產出貨,Agere開放晶片供應,國內廠商如上元、益勤陸續完成樣本測試,打破Intersil接近獨占的局面,甚至於Q3開始降價10%,雖然終端產品報價仍持續下滑,但成本節省對正文的毛利有相當貢獻,下半年毛利率可望止穩。
其二,經過上半年的大降價,無線區域網路產品的接受度提昇,市場快速成長,即使競爭激烈,正文的訂單仍持續增加,客戶亦趨分散。7月正文接獲韓國電信的訂單,即對正文有1.2億元營收的貢獻,使正文9月營收應可突破4億元續創新高。其三,PC產業景氣不明,IC產業成長停滯,整個投資大環境不佳,相對而言,無線區域網路產業能見度高,市場成長趨勢不變,正文遂成法人避險標的。
展望下半年,正文營收將逐季走高,財測達成應無問題,看好台灣無線區域網路產業趨勢,正文無疑為下半年投資首選。

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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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