詹宏志砲轟:金管會正在違反政府部門公開透明的治理精神
詹宏志砲轟:金管會正在違反政府部門公開透明的治理精神

正當阿里巴巴主席馬雲在兩岸企業台北峰會,高談台灣的網路業者「起了個大早,卻趕了個晚集」,近年來都沒看到大企業竄起,原本要下午要出席兩岸企業峰會的網家集團董事長詹宏志,心情相當惡劣,因而沒出席兩岸企業家峰會反而召開臨時記者會,他認為台灣政府到現在第三方支付法都還沒過,而且銀行公會理事長李紀珠針對第三方支付及電子支付機構管理條例子法居然完全沒邀請網路業者參與討論,李紀珠甚至前往中國找中國第三方支付業者談合作,詹宏志要正告行政院,「請注意您們的手下與周圍組織的作為,他們正違反政府部門公開透明的治理精神。」

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(網家集團董事長詹宏志感到痛心,認為政府針對第三方支付法案即將審理,但直到現在其子法都沒找網路業者來了解,現在銀行公會甚至只有前往大陸去取經,根本都沒聽台灣業者的心聲。照片來源:張嘉伶攝)

詹宏志親自擬聲明稿中說,「台灣銀行業的龍頭、身兼台灣銀行董事長和銀行公會理事長的李紀珠日前高調率團登陸,說是要就第三方支付「向大陸業者取經」,記者在公開場合攔住我,問我的看法,我當然覺得五味雜陳,台灣的大官們眼高過頂,以為咱們鬼島國中無人,捨近而求遠,我忍不住半自嘲半感慨地說:「要想了解第三方支付的相關議題,找我就可以了。是呀,台灣民間本來就有許多有知識的人,上網看看就知道,幹嘛還要浪費我們納稅人的錢呢?」

詹宏志指出,考察「他山之石」的求知之旅,終究是用功的表徵,有助於未來,也許應該鼓勵,不該批評,但他多麼希望李紀珠於6年前在擔任金管會副主委之際,當時也就是詹宏志和金管會開始吵架,就已經能想到這趟「取經之旅」,如果當時她與她金管會的同仁曾經放下傲慢之心,願意聽聽當時國內業者的呼聲,而在某個取經之旅後立刻對第三方支付有了「前瞻性的」開放想法與做法,台灣可以免於繼續落後這不必要的6年。

不要盲目取經

對於李紀珠回應詹宏志談話,詹宏志說,「記者問到她對我的「取經」批評的回應,她說:「大陸已經實際在運作,而非想像的階段。」意思是說大陸的支付寶、財付通真的是「實作經驗」,又暗指台灣這位大言不慚的「大叔」不過是想像而已。」

詹宏志非常傷痛,「這話也沒有錯,我確實只是紙上談兵,談得再好,很多項目礙於法令「都沒做過」,但這種落後也是拜政府之賜,但這其實並不妨礙李紀珠理事長在國內取經,而上櫃網路公司「數字科技」不就是因為「實際運作」而遭到檢察官起訴的嗎?但這些年輕人當然是有實務經驗的。

詹宏志認為「電子支付」的需求很大部分是因網路交易而起(雖然接下來的應用則遠超過交易),而各地網路交易模式不盡相同,如果「取經者」目的與第三方支付有關,特別應該先弄清楚台灣交易環境的需求,盲目前往西天,取回來的經未必合用,詹宏志認為這就是為什麼要和國內業者溝通,才知道國內真正的需求。

針對這趟取經之旅,李紀珠的回答中透露是為了幫金管會制定「電子支付機構管理條例」的子法而來,詹宏志說,這又引發另一個巨大問題,金管會為什麼把第三方支付的相關子法全部交付給銀行公會去草擬?銀行公會又為什麼神秘兮兮、偷偷摸摸地閉門造車,完全不讓網路業者參與呢?李紀珠的回答是:「不是我們不找,主管機關給我們的任務就是這樣。」金管會委託銀行公會制定子法,並沒有包含與業者進行公聽會部分,因此不會主動「與詹洽談」;她還說:「主管機關應該會召開公聽會,聽取各方的意見,再修正相關法規。」

詹宏志對此說,銀行公會覺得大張旗鼓登陸取經請益是沒有問題的,而不找台灣業者洽商是因為「主管機關給我們任務就是這樣」,這是非常奇怪的,他說:「這真的是金管會的原意嗎?行政院與金管會都應該說清楚,訂定第三方支付子法不參考業界意見是可以的嗎?等擬好了再開公聽會就好,是這樣嗎?李理事長以為我們是昨天才出社會嗎?」金管會在經歷去年的震撼之後,仍然相信這樣的「黑箱作業」嗎?

別做暗盤交易

詹宏志更進一步說,「電子支付機構管理條例」本來就是補金融機構之不足,同意讓非金融機構加入特定金融服務的行列,重要的本來就是對「網路業者」(非金融機構)的了解與相關意見的蒐集,行政院在草擬「行政院版」電子支付專法時其實已經做到充分與網路業者溝通的工作,金管會如今卻把訂定子法的重任交付給此一法案的「衝擊對象」來規劃,金管會沒有一點可能偏頗的合理懷疑嗎?如果一公開發現訂得不理想,我們要再經歷一場對抗與衝突的社會代價嗎?

講到最後,詹宏志真的顯得非常生氣,他說,金管會把子法逕付銀行公會來訂定是「便宜行事」,銀行公會關門開會、把網路業者排除在外則是「隻手遮天」與「暗盤交易」,兩者都該譴責;「我要正告金管會的曾銘宗主委,以及新任的毛院長與張副院長,請注意您們的手下與周圍組織的作為,他們正在違反政府部門公開透明的治理精神」。

詹宏志說提一件與今天主題無關卻透露官員心態的事情,李紀珠率隊登陸回台後表示,台資銀行應與中國的互聯網進行合作,因為互聯網能夠掌握中小企業的經營實況、現金流量及信用狀況,等同於一個信用評等的單位;她又說,淘寶網上有許多中小企業與小微企業,台資銀行可與中國互聯網合作,對中小企業與小微企業進行放款業務。

詹宏志無奈說,「我讀這個新聞實在吃了一驚,在台灣交易平台上的中微小企業賣家起碼也超過一百萬家,每一家的經營實況、現金流量和信用狀況也都在網路平台手上,大數據每天都在,他們也都有資金需求;這些嗷嗷待哺的百萬商家可從沒聽過台灣的大官看到放款機會,一到淘寶網,他們就看到了,還想把錢拿去借給大陸的小微企業呢?台灣的官員究竟是怎麼了?官這麼大,知識這麼少,怎麼不教人心裡害怕?」

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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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