力晶在DRAM蕭條中異軍突起
力晶在DRAM蕭條中異軍突起
2001.05.01 | 科技

正當DRAM景氣仍在谷底徘徊,廠商普遍虧損,力晶卻領先同業,首季初估獲利有4億元,稅後盈餘(EPS)0.2元,再加上股利發放2.5元(股票2元、現金0.5元),為DRAM廠中配股最高者,引來市場注意。統計自3月20至4月20日為止,法人總共買超120萬張,比買超第二的大霸,足足多一倍,一般投資人也蠢蠢欲動。
力晶股價一路從去年年底低點的14.9元,攀升到32元,股價整整上漲一倍,董事長黃崇仁忍不住一臉喜色說,以前力晶還是小角色,老是跟在其他廠的後頭追,但是由於去年的經營策略發酵,今年力晶的表現才會如此出色。何以DRAM廠普遍首季虧損,力晶卻得以獲利?黃崇仁透露,製程技術進步、財務有效運用及策略運用得宜,是力晶獲利的三大秘密。

**技術+財務運用+策略

**來自日本三菱的技術授權,提供力晶先進的製程技術。黃崇仁認為,DRAM產業的核心競爭能力,就是「技術越高,成本越低」,也就是說隨著技術提高,一片晶圓可以切割出的晶片數也跟著增加,由於力晶與三菱的長期策略聯盟,將可使力晶繼續獲得三菱的技術支援,提高獲利能力。以64M DRAM而言,茂德的0.17微米製程,以良率80%計算,使每顆成本在2.59元美元,力晶的製程則是0.18微米,每顆DRAM價格僅有2.39美元,日後製程再導入0.16微米後,64M DRAM單顆成本更可降到2美元以下。
12吋廠需要大量財務支出,力晶卻是掌控得宜。力晶發言人兼副總經理譚仲民表示,目前力晶手上現金有新台幣60億元,加上沒有動用的銀行額度90億元,總共有150億元,另外加上可轉換公司債辦理增資,以及折舊費用等也可獲得250億元,今年年底前力晶要籌到400億元並不困難,而蓋12吋廠初期費用是110億元,明年投片10萬片的機器設備只需200億元,以力晶今年可動用的錢來說,財務操作並不困難。

**分散產品線降低風險

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為了進一步降低產品線集中DRAM的風險,力晶採取分散風險策略,20%的營收來自記憶體代工。黃崇仁表示,韓國現代之所以產生經營危機,主要是舊晶圓廠無法運用得宜,這也是大多數DRAM廠遇到的問題,力晶則是以分散產品線的方式來降低風險。力晶12吋廠等到今年第三季開始正式量產後,將專做DRAM,而原8吋廠將改做記憶體代工,現已接獲鈺創高速繪圖記憶體,及力旺的Flash代工業務,另外還會增加低功率SRAM、利基型DRAM代工比率,初估今年稅前盈餘目標的40%,將來於晶圓代工。
景氣尚未回暖之前,許多公司減少投資計畫,但是興建12吋廠對力晶而言,將是進軍世界級大廠的轉折點。黃崇仁不諱言地說,「以前力晶是小媳婦,老是跟在其他廠的後頭,」可是有了12吋廠後,一切重組(reset),力晶獲得與其他大廠相抗的位置。對於進軍世界級,黃崇仁信心滿滿,身為三菱策略伙伴,「就是和三菱一起變成世界級大廠。」

**過度仰賴三菱的隱憂

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力晶的三大策略,法人各有不同看法。和通證券研究報告指出,力晶第一季獲利確實來自代工部分,即使DRAM價格已經跌到成本附近,力晶前兩個月仍可小幅獲利3000萬,首季獲利2.5億元,充分表現提昇代工比重,降低營運風險的策略成效。匯豐銀行投資部研究報告認為,三菱在0.15微米及0.13微米製程雖然持續研發,但是三菱對於DRAM的前景不是長期承諾,對於技術百分之百依賴三菱的力晶而言,具有潛在危險,再加上美國經濟衰退,市場恐怕會降低對DRAM的需求,都將是力晶下一步必須考量的問題。
力晶在DRAM價格如此低迷之際,尚能維持本業獲利,主要是技術、良率提昇之後,DRAM成本遠低於其他公司所致,可見一旦DRAM產業明顯回升後,力晶有機會成為DRAM業中領先者。

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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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