繼續衝向另一個No.1的舞台
繼續衝向另一個No.1的舞台
1999.11.01 | 人物

生產者——台灣積體電路(TSMC),位於台灣新竹科學園區。
下單者——Adaptec Inc.,位於美國加州Milpitas。
空間上,兩家公司相距一萬公里以上,時間上則有16個小時的時差。在成為客戶虛擬晶圓廠的目標下,如何讓散布全球各地400多個客戶,感覺台積電的服務,就如同「在他隔壁一般」,絕對是個不小的挑戰。
傳統的溝通工具:信件、快遞、傳真、電話、e-mail,對次數頻繁、內容複雜並且要求及時回覆的企業間溝通來說,越來越力有未逮。於是,網際網路近年來已一舉躍升為企業與企業間業務溝通的主要方案。

**效率
生產進度報告, 從一天一次到一天三次

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在如烈火燎原般興起的電子商務領域中,企業對企業間的電子商務,佔有最大比重,著名的調查機構Forrester Research 公司研究顯示,藉由網路,企業對企業的交易,佔線上交易總額的78%。
台灣廠商不能自外於這股趨勢,台積電的案例顯示,電子商務,已是企業提升經營效率、鞏固並擴大商機的利器。
眾所周知,台積電的策略布局,以專業晶圓代工為核心。過去數年,在董事長張忠謀策劃下,台積電更致力於將公司文化由製造導向轉化為服務導向,如何建構與客戶間良好的溝通界面,及時反應「豐富、精確、有用」的資訊給客戶,成為落實服務導向文化中最重要的課題。
「Information worth money,」台積電資深副總林坤禧回顧這段過程時如此強調。令他印象深刻的一個案例是,四年前,一位台灣半導體設計公司的總經理對他說,雖然韓國半導體代工業者的報價比台積電高,但他仍然決定將訂單下給台積電,原因是韓國業者只能每星期給他一次生產進度報告,而當時的台積電,已經做到每天都能提供給客戶一次生產進度報告(如今已是一天三次)。這位總經理直率的說:「韓國廠商提供的Information讓我不能Run我的Business。」

**體貼
將過去累積的技術資料,開放給客戶讀取

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提供「豐富、精確、有用」的資訊給客戶,必須奠基在良好的流程設計、卓越的IT系統,並結合網路的運用。早在一九九二年,台積電就著手建立線上的「全面訂單管理系統」(TOM,Total Order Management),奠定電子商務的基礎。時至今日,台積電的電子商務系統,已經發展出三大子系統:TSMC-Direct, TSMC-On Line, TSMC-YES。
TSMC-On Line是目前台積電電子商務的核心。透過網際網路,台積電與400多位客戶間的下單、技術規格、生產進度查詢、產品測試資料、產品交期、帳務等所有作業流程,都可以在線上完成。此外,台積電也在網站上將過去累積的技術資料,開放給客戶讀取,幫助客戶做研發、設計或決策。
TSMC-Direct讓台積電與少數最重要的客戶間,建立起更密切的結合。林坤禧解釋說,TSMC-Direct就是台積電與客戶間「工作流與工作流的整合(workflow to workflow integration)」,雙方工作流程的結合,有如同一公司般透過電腦自動運作,走到這一步,台積電與客戶,本質上已經是「electronically one company」。
TSMC-YES(yields enhancement solution)是台積電與客戶共同努力,提高產品良率的方案。
台積電利用這套系統,將每一客戶產品在生產過程中的各種測試資料,即時傳送給客戶,供客戶分析,如有必要,也可以即時修正,進而提高產品的良率,幫客戶降低成本。

**成就
三套電子商務作業系統,打造虛擬晶圓廠
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台積電虛擬晶圓廠的目標,正是建立在這三套電子商務作業系統上。林坤禧強調,運用電子商務,為台機電帶來可觀的績效,他指出,電子商務,讓雙方節省大量的時間,同時更方便做決策。台積電的客戶Adaptec滿意的表示,採用這套系統後,方便且有效率的溝通,縮短了大量的作業時間,如今他們從下訂單到交貨的時間,比過去縮短一半,只需55天,更為他們省下100萬美元的成本。
透過電子商務,台積電去年營收共計502億,在令人稱羨的153億的稅後盈餘中,電子商務作業系統究竟有多大的貢獻,也許難以量化,但從台積電已經規劃好在未來五年將發展出更完整的電子商務系統,目前則有一個由40多人組成的電子商務專案組織,全力投入這項工作來看,致力建構更先進的電子商務系統,將是台積電稱霸晶圓代工業不可或缺的競爭利器。

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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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