AI大單讓老網通爆發!思科Q3營收飆158.4億美元創新高,另一手裁員近4,000人
AI大單讓老網通爆發!思科Q3營收飆158.4億美元創新高,另一手裁員近4,000人

重點一:Cisco 公布 Q3 FY26 財報,營收 158.4 億美元(約新台幣 4,994 億元)創歷史新高、年增 12%,盤後股價一度大漲約 17%。

重點二:AI 基礎建設訂單年初至今累計 53 億美元(約新台幣 1,671 億元),FY26 全年目標從 50 億美元上修至 90 億美元(約新台幣 2,838 億元)、增幅達 80%。

重點三:執行長查克·羅賓斯(Chuck Robbins)同日宣布裁員少於 4,000 人、佔總員工數不到 5%,並於 5 月 14 日啟動,將認列最高 10 億美元(約新台幣 315 億元)稅前費用。

網通設備老牌 Cisco 在 5 月 13 日同步丟出兩個方向相反的訊號。

一邊是 Q3 FY26 財報全面超標、AI 基礎建設訂單目標上修 80%、盤後股價一度飆漲約 17%;另一邊則是執行長查克·羅賓斯(Chuck Robbins)在公司部落格宣布,將於 Q4 裁掉少於 4,000 個職位,5 月 14 日起陸續通知。

一手收 AI 大單、一手縮編組織,Cisco 把這場 AI 賽局的下一階段,押在「更聚焦、更精瘦」的賭注上。據 CNBC 報導,若股價在週四維持盤後漲幅,這將是 Cisco 自 2002 年以來最強的單日漲勢。

財報全面超標,網通業務年增 25%

依 LSEG 統計,分析師原預期 Cisco 本季調整後每股盈餘 1.04 美元、營收 155.6 億美元,實際交出 1.06 美元與 158.4 億美元(約新台幣 4,994 億元),營收年增 12%。本季淨利 33.7 億美元,較去年同期 24.9 億美元大幅成長。

更值得注意的是動能來源:Cisco 在新聞稿揭露,本季產品總訂單年增 35%;即便扣除超大型雲端業者(hyperscaler),仍有 19% 的年增。

其中,資料中心交換器訂單年增超過 40%、園區網路設備年增超過 25%,意味需求並非單押 AI 大客戶,企業與園區網路需求也在回溫。網通業務本季營收 88.2 億美元(約新台幣 2,781 億元),年增 25%,明顯超過 StreetAccount 統計的 84.7 億美元市場共識。

CFO 馬克·派特森(Mark Patterson)在財報新聞稿表示,本季再次交出雙位數的營收與獲利成長,雙雙超過財測高標,並寫下歷史新高的 non-GAAP 營業利益。

AI 訂單上修 80%,全年目標 90 億美元

最讓華爾街按下買進鍵的,是 AI 訂單規模。Cisco 表示,FY26 至今累計拿到 53 億美元(約新台幣 1,671 億元)AI 基礎建設與 hyperscaler 訂單,並把全年訂單目標從 50 億美元上修至 90 億美元(約新台幣 2,838 億元),增幅達 80%;對應的 AI 基礎建設收入預估也從 30 億美元上修至 40 億美元(約新台幣 1,261 億元)。

換言之,Cisco 一年內把 AI 訂單預期推升了 80%,這個力道,是市場盤後強烈反應的重要背景。

Cisco 過去在 AI 浪潮中明顯落後資料中心同業,但在去年底重新站上 dot-com 高點之後,今年股價已累積上漲 33%,跑贏那斯達克指數 14% 的同期表現。Cisco 也在本季發表搭載新一代處理器的交換器與路由器,並推出一份以資安攻擊韌性為基準、為生成式 AI 模型評分的排行榜。

對下一季與全年,Cisco 把財測同步上修:Q4 FY26 預估營收 167 至 169 億美元、Non-GAAP 每股盈餘 1.16 至 1.18 美元;FY26 全年營收 628 至 630 億美元、Non-GAAP 每股盈餘 4.27 至 4.29 美元。

少於 4,000 人裁員:羅賓斯的「Path Forward」

漲勢同日,羅賓斯在部落格貼出標題為「Our Path Forward」的公開信。他表示,公司將在 Q4 裁減少於 4,000 個職位,佔總員工數不到 5%,多數通知將從 5 月 14 日起依各國法規陸續發出。

Cisco 在文件中揭露,這波遣散與相關成本將認列最高約 10 億美元(約新台幣 315 億元)稅前費用,其中約 4.5 億美元(約新台幣 142 億元)在 Q4 認列,剩餘金額預期於 FY27 認列。

「在 AI 時代將贏的公司,是那些具備聚焦、緊迫感與紀律、能持續把投資轉向需求最強、長期價值最大領域的公司。我相信 Cisco 會是其中之一。這意味著我們必須做出艱難決定——關於投資去哪、組織怎麼編、成本結構如何反映眼前的機會。」羅賓斯在公司部落格寫道。

值得注意的是,這封信並非單純壓低成本的說法。羅賓斯同步點出 Cisco 會加碼投資的四個領域:自研矽晶片、光通訊、資安,以及全公司員工的 AI 工具普及。受影響員工將獲 FY26 按比例分配的獎金、Cisco 內部安置計畫協助(過往 75% 參與者找到下一份工作),以及一年期 Cisco U 課程與認證資源。

老網通的新故事:押在「AI 基礎建設的水電工」

Cisco 不是第一家把裁員與 AI 投資綁在一起對外溝通的公司,但這次的特別之處,在於 AI 訂單已經實打實地進到手裡(53 億美元年初至今、90 億美元全年),而不是只給願景。

羅賓斯給市場的訊息是清晰的:AI 的錢正在湧入網通基礎設施這一層,Cisco 要做的是把組織重新對齊到這條主軸,把錢與人押在會贏的地方。

Cisco 預計在 5 月 21 日上午 8 點(太平洋時間)舉行全員會議,由羅賓斯進一步說明組織調整的後續安排。

延伸閱讀:思科殺入AI網路主戰場!推出Silicon One G300晶片,直攻6,000億美元基礎設施商機

資料來源:CNBCCisco Investor RelationsCisco Blogs — Our Path Forward

關鍵字: #思科
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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