數位帳戶半年突破23萬!永豐金憑2優勢後發先至,衝出第四大用戶數
數位帳戶半年突破23萬!永豐金憑2優勢後發先至,衝出第四大用戶數

「給我你的QR Code,我轉給你。」無論是網購面交,或吃飯分帳,操作直覺、高活存利率的數位帳戶,早就是精打細算年輕人的基本配備。根據金管會統計,全台目前共有29家銀行推出數位帳戶服務,早已是群雄並起的戰場。

銀行局在今年,也針對數位帳戶作出三大開放措施,包括讓20歲以下未成年開戶、開放手機身分認證開戶,以及企業戶開戶,可以預期將成為各銀行角力重點。

在眾多數位帳戶中,台灣第29家成立的永豐金「大戶DAWHO」,以後進者之姿異軍突起,推出短短半年時間,就衝出前四大用戶數,憑著系統整合的優勢殺出重圍。

優勢一:拚體驗一致性,數位帳戶、網銀系統都整合

永豐銀行的數位帳戶「大戶DAWHO」,在去年六月推出,當時市面上已經有29款數位帳戶產品,相較其他同業速度慢了許多。

「我們不做數位實驗,數位轉型更不是表演。」永豐銀行電金處副處長嚴國瑞認為,先行者不一定有優勢,原因是金融產品的差異性有限,最常見的做法是行銷包裝吸引消費者注意,永豐內部在設計產品時,更注重的是功能體驗的一致性,因此花了許多功夫做內部系統整合,對消費者來說,金控內部資源是否整合,到底有什麼差別?

江偉源(瘦)永豐金證券總經理_嚴國瑞(壯)永豐銀行電子金融處副處長_2019_12_19_蔡仁譯攝-
「我們不做數位實驗,數位轉型更不是表演。」永豐銀行電金處副處長嚴國瑞認為,先行者不一定有優勢。
圖/ 蔡仁譯攝影

簡單來說,數位帳戶跟一般銀行帳戶最大差別,在於沒有實體存摺。功能方面,可以直接在線上做定存、買基金、貸款等理財服務,能執行的業務內容跟傳統銀行沒有不同。對銀行來說,數位帳戶因為省下設立分行、行員的成本,能夠在活存利率、跨提服務、貸款起息標準上,給消費者更優惠的條件。

不過在實際使用上仍有些限制,目前台灣數位帳戶共分成三類,是依據身分認證強弱作區別。

最嚴格的第一類需要自然人憑證和視訊認證,最寬鬆的第三類則可以用他行帳戶認證來開一個新戶。這三類帳戶的差別會影響到網路轉帳、交易金額的上限,所以對有大筆資金往來需求的人來說,數位帳戶就沒那麼適合。

這就是嚴國瑞所說的「體驗的一致性」,部分銀行在開發數位帳戶服務時,底層的架構跟銀行本身的網銀,其實沒有彼此串連。當用戶在同一家銀行,同時擁有一般帳戶、數位帳戶時,卻可能必須下載兩個App、開啟兩個不同網頁,才能管理帳務。

這是為什麼永豐的「大戶DAWHO」會花這麼久的時間才推出,嚴國瑞點出:「數位帳戶不是只有把帳戶數位化,如果不方便非約定轉帳,最後客人還是要到臨櫃升級帳戶,跟一般帳戶區別性就不大。」

永豐金
台灣第29家成立的永豐金「大戶DAWHO」,以後進者之姿異軍突起,推出短短半年時間,就衝出前四大用戶數。
圖/ 蔡仁譯攝影

永豐銀行的網銀服務「MMA金融交易網」,早在前身建華銀行時期就存在,嚴國瑞回憶,團隊下足了苦功,將永豐本身的網銀系統跟大戶串接在一起,所有的服務、功能,都跟原先的系統高度整合。

優勢二:串接證券服務,早上開戶、下午就能交易

台灣數位帳戶競爭激烈,單靠銀行的服務優化,已經很難凸顯出差異。因此,永豐以金控的高度去思考數位帳戶的發展,「最一開始在規劃大戶時,除了帳戶服務,我們就把證券功能也一併考量。」嚴國瑞說。

現在要開證券戶買賣股票,即便消費者已經是同一個金控下的銀行客戶,還是需要經過繁複的資料填寫、身分認證程序,永豐金證券總經理江偉源觀察,從開設股票交割帳戶的過程仍存在不少斷點。

永豐金證券總經理江偉源_2019_12_19_蔡仁譯攝
永豐金證券總經理江偉源分析:「證券業本身比較封閉,趨勢上,必須透過API整合生態圈資源。」
圖/ 蔡仁譯攝影

永豐銀行透過API(Application Programming Interface,應用程式界面),串接永豐證券的身分認證系統,推出「大戶投」。如果本身是「大戶DAWHO」用戶,只需要花3到5分鐘時間填寫基本資料,就能透過API直接完成身分認證,不需要跑到臨櫃,數位帳戶就能直接作為股票交割帳戶,「早上開戶,下午就能開始交易。」江偉源說。

藉由與數位帳戶的串接,消費者不需額外再開一個交割帳戶,可以直接在永豐證券App「iLeader」下單,購買股票、復委託等投資商品。大戶投是銀行跟證券溝通的橋樑,iLeader則是提供投資資訊、交易的平台。

靠「系統優化」突圍,半年衝出第四大

「證券業本身比較封閉,趨勢上,必須透過API整合生態圈資源。」江偉源說,現在永豐證券跟投資社群「微股力ScanTrader 」、「CMoney」都有合作,接下來希望陸續增加內容、交易、身分認證等類型的API,擴大生態圈的合作夥伴,預計在今年第二季推出全新的股票交易App,長期目標是要與現在的下單App iLeader整合在一起。

「大戶投」自去年11月推出以來,已經累積2千多戶,證券客群從原本的4050歲,下降到3035歲,成功觸及到新客群。

永豐金
永豐證券將擴大生態圈的合作夥伴,預計今年第二季,推出全新的股票交易App,長期目標是要與現在的下單App iLeader整合在一起。
圖/ 蔡仁譯攝影

不搶當先行者,嚴國瑞說,永豐的轉型哲學,就是每項新服務都必須與金控本來的系統高度連結,即便身為數位帳戶的後進者,產品一推出依舊吸引大批用戶使用。

大戶只花了半年的時間,就衝出前四大用戶數,僅次於台新、王道跟國泰世華,目前整體用戶數已經突破23萬,平均年齡約落在33歲;永豐金證券公布2019年自結稅後盈餘18.56億元、股東權益報酬率(ROE)達6.92%,較2018年成長297%,雙雙創下十年新高紀綠。

證明金融創新不必靠花俏的手段吸引眼球,穩紮穩打的系統優化,後進者也能取得好成績。

責任編輯:陳映璇

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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