董事酬金大揭密:中信金均領9,573萬居冠!宏達電、友達成「肥貓榜」雙冠王
董事酬金大揭密:中信金均領9,573萬居冠!宏達電、友達成「肥貓榜」雙冠王

年關前夕,證交所於2026年1月30日公布113年(2024年)上市董監酬金實際支領情形,不少上市公司一口氣發出千萬酬金!

中信金董事笑呵呵,均領9,573 萬元居冠

根據 113 年度董事酬金報表,全體上市公司中「平均每位董事酬金」最高的前 10 家公司,中信金以平均每位董事酬金 9,573 萬元 奪冠,大幅領先第二名國巨的 7,824 萬元。

雖然台積電董事平均酬金高達 5,071 萬元位居第三,但因其獲利規模極其龐大(逾 1.1 兆元),使酬金總額僅佔稅後損益的 0.04%,是名單中佔比最低的公司

而國巨的董事平均酬金位居第二,且酬金總額佔稅後損益比例達 3.63%,在獲利公司中就屬於佔比較高的案例。

值得注意的是,前 10 名中,金融控股公司與銀行就佔了 6 家(中信金、凱基金、元大金、富邦金、台新新光金、台中銀),顯示金融業董事酬金水準普遍極高。

賠錢歸賠錢!宏達電董事均領近380萬居冠

若進一步以2024年稅後損益做為篩選指標,並列出「虧損10億元以上」的公司,總共有21家。有趣的是,不少公司的董事酬金依然維持在高水準。

若將這份榜單依照平均董事酬金高低列出Top10,宏達電與友達這兩家科技大廠堪稱雙冠王,在虧損超過 30 億元 的情況下,平均每位董事仍領取近 380 萬元 的酬金,在巨額虧損企業中並列高薪榜首。

而力積電 是這 21 家公司中虧損最嚴重的,年度虧損高達 67.7 億元,但其董事平均酬金仍超過 218 萬元,位居第三。

台塑 虧損約 12.3 億元,其董事平均酬金近 197 萬元。值得注意的是,其酬金總額佔損益的百分比為 -2.05%,在巨額虧損企業中屬於負擔比例較高的案例。

綜觀這 10 家公司合計虧損超過 260 億元,但其董事平均酬金全數超過 97 萬元,其中前 9 名更是全數突破 100 萬元 大關。

21家「虧損破10億元」上市公司,台塑董事酬金占比居冠

在虧損超過 10 億元的企業中,「酬金總額占稅後損益百分比」絕對值最高的前 5 家公司,分別為台塑(-2.05%)、友達-0.99%、富采-0.94%、宏達電-0.88%、與國喬-0.70%)。

要先解釋的是,虧損大的公司在「酬金總額占稅後損益百分比」愈高,就代表薪酬與績效的脫鉤。

在虧損狀態下,這個百分比代表的是「虧損的金額中有多少是基於董事酬金的支出」。以 台塑 (1301) 為例,其百分比高達 -2.05%,這意味著在每虧損 100 元中,就有超過 2 元是用於支付董事酬金。在虧損逾 12 億元的背景下,這樣的佔比略顯突兀。

對於投資人而言,當公司大賠超過 10 億元時,董事會若未能同步縮減開支,反而維持高額佔比的酬金,可能會產生一股「稀釋感」。這通常是股東大會上,小股東質疑董事會「共體時艱」誠意的關鍵數據。

延伸閱讀:哪些上市公司沒賺錢還幫董事加薪?28家年虧損逾100億元:新光金、群創、宏達電⋯入列

裕隆集團6家上市公司全獲利!嚴陳莉蓮定調2026戰略:納智捷股權移轉鴻華後,電動車這塊怎麼辦?

資料來源:公開資訊觀測站

本文初稿為AI編撰,整理.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
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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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