從台灣殺進北歐!東方風能11/18興櫃轉上市,如何靠離岸風電賺一個股本?
從台灣殺進北歐!東方風能11/18興櫃轉上市,如何靠離岸風電賺一個股本?

國內離岸風電捎來好消息,台灣規模最大的離岸風電海事工程公司東方風能於11月18日從興櫃轉上市,並以每股新台幣159元正式掛牌上市。

被外界視為「海上營造業」的東方風能,自2019年成立以來僅用6年的時間,成為台灣第一家具有國際輸出能力的離岸海事工程公司,旗下擁有18艘各式工程船隊,核心業務包含大型船舶引進、離岸風電建置、承接海纜工程到如今導入物聯網(IoT)技術管理船隊。

「即使一年可以賺到一個股本,我們也永遠不要安逸。」東方風能董事長陳柏霖在掛牌典禮上強調。

東方風能資本額約15.66億元,在營運表現方面,今年前三季累計營收83.97億元,稅後淨利14.18億元,每股純益(EPS)9.06元,營收與獲利皆較去年同期成長50%以上,目前在手訂單金額達160至200億元,主要長期合約分布於台灣與歐洲,合約最長能見度達2042年。

從台灣出發,要做「亞洲最大」

台灣海峽以險惡聞名,強勁的東北季風與海峽流,讓無數初來乍到的離岸風電外商吃盡苦頭。「很多外商沒有意識到台灣獨特氣候條件而吃虧。」陳柏霖表示,台灣是亞洲率先執行離岸風電建置的國家,船舶是非常特殊的資產,在這種情況下,東方風能一開始就讓工程船舶具備多功能性。

「正在建造的新型船舶,主功能是維護風機,但同時具備維修海纜的能力。」陳柏霖舉例說明,這種高靈活度的資產配置,讓他們可以同時通吃離岸風電與海底電纜維修的市場。

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東方風能有台灣首艘具備船與風機高空對接功能的離岸風電運維作業船。
圖/ 東方風能官網

關於目前全球離岸風電建置受到國際通膨與建置成本高漲的挑戰,陳柏霖認為,「當供給跟需求大幅不平衡時,市場會自動Balance(平衡)。目前需求端已稍微慢下來,讓供給端跟上,成本自然會找到最適的經濟點。」樂觀看待未來離岸風電海事工程建造的發展。

雖然是傳統的海事工程,但東方風能的運作模式卻相當科技化。陳柏霖先前接受《數位時代》專訪中曾透露,公司早在2022年就導入「REGAR」系統,透過船身密布的感測器(Sensor),即時回傳油耗、擺盪幅度與海象數據,讓陸上團隊能同步監控。新造船舶更整合導航與定位系統,實現類似「船聯網」的操作。

不只做風電建設,更瞄準AI算力背後的電力「海纜」

在大眾印象中東方風能的舞台是離岸風電建置,不過在陳柏霖藍圖裡,未來的戰場同時也在水下連結世界的「海纜」。

「現在大家最熱的話題就是AI。」陳柏霖進一步表示,隨著AI大幅成長,將帶來2大需求:龐大的用電量與巨大的資料傳輸。

「這會帶來非常多的海纜需求,包含電力的海纜與通信的海纜。」陳柏霖強調,這意味著,東方風能不只是能源轉型的受惠者,更將是AI基礎建設的關鍵一環。

為了抓住這個商機,東方風能早已採取「多功能船隊」的差異化佈局,因為亞洲區特殊船舶稀缺,海纜若斷裂,往往需耗時3到6個月等待維修船。

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「掛牌上市不僅是東方風能的重要里程碑, 未來公司將以更健全的資本結構擴大船隊規模, 深化台灣海事工程在地化能力,並積極布局亞洲與歐洲市場。」董事長陳柏霖表示。
圖/ 郭采樺攝影

在台灣站穩腳步後,外界都關心東方風是否要走向海外?「東方風能將是台灣第一家把離岸風電海事工程做到歐洲的公司。」陳柏霖自豪地表示。不同於許多同業僅固守台灣案場,東方風能已經成功跨出舒適圈,成功佈局歐洲市場,預計2026年將正式啟動在挪威的工程案。

同時,未來的一兩年內,將積極進軍韓國、日本等亞太市場。從台灣出發,這家新一代的討海人,正準備將「東方」的旗幟,插向全球風能的版圖。

延伸閱讀:歐洲第一家台灣離岸風電工程商!東方風能插旗挪威,憑「海上永續學」成新一代討海人標竿

責任編輯:李先泰

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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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