金管會開倒車!詹宏志抨擊~與世界趨勢背道而馳
金管會開倒車!詹宏志抨擊~與世界趨勢背道而馳
2013.06.06 | 創業

根據金管會 6/4 公告「金管會協助發展電子商務金流服務」新聞稿,第三方支付的儲值服務將僅限於銀行業者,非銀行業都將止步,也就是說目前網路業者所提供的金流服務,都將需要與銀行合作串聯,才能開展儲值業務,包括網路家庭旗下的PChomePay支付連、雅虎奇摩的輕鬆付、歐賣尬的歐付寶等…,比起國外諸多知名第三方支付,如Paypal、Google checkout、worldpay、支付寶、財付通等,服務少了一大半,台灣業者原先在三月份因為信用卡代收服務上線,而對法規鬆綁方向樂觀以對,怎料如今政策再度讓市場失望。

金管會引發業者抨擊的在於新聞稿中第三點提到:「鑑於多用途支付使用之儲值業務,因具有收受存款性質,並屬金融核心業務範疇,為確保消費者權益、落實洗錢防制及維護金融市場秩序等考量,金管會主張非銀行之第三方支付服務業者不得經營多用途支付使用之儲值業務」,明確指出非銀行業者不能進行儲值業務。以及「金管會並鼓勵銀行與大陸地區支付機構合作,發展對國內網路商店之金流服務,目前亦已核准銀行所申請與大陸地區支付機構合作,辦理代國內網路商店向大陸消費者收取交易款項。」

6/4 晚上PcHome網路家庭罕見的發布聲明稿,董事長詹宏志針對金管會這項文件,提出三點說明,全文如下:

1. 第三方支付服務主要是為了完成大量網路交易並促使電子商務快速流通,世界各國早已開放非金融業者經營第三方支付服務多年(如Paypal、支付寶),並提供『預備消費』型態供網路消費者使用,此與銀行的『存款業務』方式不同

2.  由銀行辦理網路交易第三方支付服務,此舉僅為銀行從事『網路銀行服務』之功能延伸,非但不會解決網路消費者進行電子商務金流之儲值需求,更是與全世界第三方支付服務發展背道而馳的作法

3. 網路家庭強烈反對未來開放『國內銀行與大陸第三方支付業者的合作』,此為立場上的自相矛盾。為何金管會認為台灣的網路金流僅能由銀行和大陸第三方支付業者兩者承做?而置台灣本地的第三方支付業者(非金融業)於何地?

網路家庭肯定政府為促進電子商務之健全發展的態度和努力,但規劃銀行以『存款業務』方式提供儲值支付帳戶服務,絕非提供具便利性之金流服務的最佳方式。未來,網路家庭將對此事件持續關注,也將積極參與各方的溝通與討論。

引述其他媒體報導,銀行局長桂先農援引美國第三方支付商Liberty Reserve(LR)停業,認為涉及洗錢,以及大陸人民銀行也已限制淘寶網的業務,可見限制非銀行業經營第三方支付業務,「台灣也不可能在現階段開放非金融業從事第三方支付,這是違反世界潮流的」。但是桂先農並沒有看到因為非銀行業所經營的第三方支付,帶給市場多大的成長動能。

看看就在對岸的中國市場,同一天(6/4)市場調查單位易觀智庫,發布中國發放第三方支付票證兩周年的成績,2013年第一季中國非金融支付行業各類支付業務的總體交易規模達到3.39萬億(新台幣16.47兆元),其中POS收單和網路支付交易規模分別為2.02萬億(新台幣9.81兆元)和1.25萬億(新台幣6.07兆元),是占比最大的兩個類別。銀聯商務、支付寶和財付通分別以43.9%、18.2%和7.6%佔據綜合支付業務的前三位,而快錢和匯付天下憑藉在POS收單市場的快速拓展,交易規模增長迅速。當中非銀行的第三方支付,不論是在實體或是網路上,都因為不同於老銀行的創新思維,活絡整個市場。

自栩網路發展比對岸先進的台灣,政府部門究竟是保護消費者過了頭,還是保護銀行業者過了頭?還是死守著舊思維,不敢面對新事物?現階段銀行業者皆如何與第三方支付業者串接,詳細作法還必須待銀行公會研議,預計1個月內出爐後,但還需要加上金管會審核時間、銀行業者系統建置,大約下半年整套服務才能完整的推出。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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