掌握四大面向,新世代銀行用金融科技突圍!
掌握四大面向,新世代銀行用金融科技突圍!

網路的成熟普及,縮減金融業和民眾了的距離,更加速推動虛擬與實體通路的整合。這個網路圈、科技業、金融業、還有零售業都張大眼緊盯的趨勢,你不得不關注。

全球主要國家都在推動金融科技創新,台灣也不能落後。」金管會主委曾銘宗九月中宣布成立金融科技辦公室,他指出,金融科技有「破壞式創新」特色,希望藉此措施摸索出新時代的金融業經營模式。

這個由曾銘宗領軍的新辦公室,除了規畫台灣金融科技政策及發展藍圖,設置10億元金融科技推動基金,及類似金融矽谷的新創事業創新基金,提供資金補助創業,另外也將與資策會、金融機構建立大數據資料庫。

金管會的動作即正式宣告,科技力將促使台灣金融產業將面對二次金改之後,最大一次的轉型升級潮。「改變當然很痛苦,但我們要去擁抱它。」中國信託銀行信用金融執行長劉奕成指出。

過去金融業在政府和法規的保護下,向來被認為保守且抗拒改變,但隨著從網路應用服務多元化,帶動新型態金融業務比如PayPal、支付寶的興起,人們對於金融服務的需求,正以超乎想像的速度進行。權威雜誌《經濟學人》向世界預告:「金融科技」的發展將對傳統金融業帶來諸多磨難。

改革大浪襲來

傳統的金融業擋不住這股大浪,意識到走向改革的重要,透過外部力量驅動創新,像是投資理財公司貝萊德(Black Rock),收購了機器人理財的新創公司Future Advisor,西班牙BBVA銀行也宣布投入1億美元基金專門投資FinTech。已經開始動起來。

另一部分則是內部藉由提高科技力來強化實力,例如花旗銀行為了預防貸款呆帳或倒帳,除利用自家資料外,還利用Email回覆率、LinkedIn、Facebook等網路行為,來分析用戶的借貸能力,不僅提高判斷客戶信貸信用額度的精準度,還提供新的貸款配套,開發新客群。

而美國運通為了降低客戶流失率,參考了共115項變數作為分析依據,包含客戶的產業、付款紀錄、其他公司信用卡的紀錄、紅利點數等,設計出複雜的預測模型,他們就發現未來四個月之內會有27%的澳洲帳戶即將流失,另外再透過大數據幫助公司更能針對目標客群做行銷,以降低流失率。

圖說明

當全球金融圈積極發展FinTech,台灣業者其實也意識到這樣的改變,比如在今年由經濟部工業局、中國生產力中心與波士頓顧問(BCG)合作的「台灣創新企業調查」中,雖然科技產業入榜家數或名次仍具優勢,但金融業者也看到一些成績,比如中國信託就由去年的第28名,今年上升到第18名。而玉山銀行也靠著多年在數位金融領域的耕耘,也連續進入前20大的名單。

以中國信託為例,今年獲得「2015商務創新獎」評審團大獎肯定「中信卡優惠」App,就整合消費者最常使用的消費優惠、便利支付、即時服務等三大功能,中國信託數位金融處副總經理周郭傑先前接受《數位時代》採訪時就指出,近期一些與外部合作經驗讓中國信託了解到,實體及虛擬通路多元性日漸完整,搭配客戶資料庫,把金融業擅長的支付金流服務做好,才是面對金融科技浪潮的最大優勢。

國內最大國泰金控集團,則是透過大陸國泰產險與阿里巴巴旗下螞蟻金服合作,希望建構的多層次通路,且藉由螞蟻金服擅長的數據分析與雲端運算技術,加強大陸國泰產險服務涵蓋的廣度與深度。

服務改造才是關鍵

然而,許多銀行雖然理解改變之必要,但多數還是偏向客戶關係服務的強化,或是藉由大數據開發新金融商品,忽略了金融科技其實是根本商業模式的改造。

「台灣銀行的發展還在很初期階段,也缺乏創新,只有複製,每一家的服務幾乎都一樣。」勤業眾信風險管理諮詢總經理萬幼筠直言。

萬幼筠認為傳統金融業發展FinTech有四個重要面向,一是軟硬體架構,例如哪一種支付介面是用戶最想要的?是不是貼近技術主流?二是UX使用者體驗,不光思考技術問題,更重要的還牽涉文化,需要較長時間鋪陳,另外二點則是服務具不具市場性、以及法律規範支不支持。

圖說明

(資料來源:勤業眾信)

在這個金融科技新領域,銀行業必須好好深思,到底自己只是工具使用者,還是已經將科技融合到日常流程與消費者的生活?

延伸閱讀:
1.中國信託內外出擊,搭起數位金融橋樑
2.支付寶結盟玉山銀行進台灣,陸客不用換匯手機直接購物
3.強強聯手?支付寶母公司螞蟻金服入股大陸國泰產險

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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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