劉奕成談FinTech革命:「金融業者請把你的安全帶繫好,未來會很不平靜。」
劉奕成談FinTech革命:「金融業者請把你的安全帶繫好,未來會很不平靜。」

金融科技議題是當紅炸子雞,短短一星期竟然有五場以上的相關論壇。中國信託銀行信用金融執行長劉奕成就在Facebook寫道,「這個星期我有五場關於數位金融和FinTech的演講和分享,疲憊已極,但是我還是踱步到書店,因為太多的分享讓我空虛無比,我急需填補,如乾涸的河床望眼雲霓欲穿。」

劉奕成這週數次公開演說,內容非常精彩,因此《數位時代》把他最近的演說與近兩個月2次的專訪整理起來,綜合成FinTech小筆記,另附上記者解讀。

圖說明

(圖說:中國信託銀行信用金融執行長劉奕成高中時本來是自然組學生,後來因興趣在人文科學轉念社會組,因此常自嘲:「我是自然淘汰,回歸社會。」劉奕成雖然來自金融業,但總能跳脫金融業的框架和思維,從從文化端從需求端看事情。攝影:蔡仁譯。)

摘要一:3個最先被金融科技業者攻陷的金融領域

「打不贏就加入他。」金融科技業者在低度法規管制下,沒有條條法規的束縛,專門做傳統金融業者不能的生意。許多跨國金融業者已意識到這點,紛以外部創新尋求解方,如Barclays和Techstars合作推出金融科技加速器。

1. C2C支付

  • 進攻者:支付寶與Paypal
  • 現有的金融業服務的時間和地理限制太過僵化,最後Paypal攻陷了美國市場,支付寶攻陷了中國市場。

2. 產物保險

  • 進攻者:眾安保險
  • 國泰金控在中國的傳統產物保險公司,七年累計虧損5億多元人民幣,但馬雲、馬化騰與馬明哲三人聯合創辦的金融科技公司「眾安保險」,第一個完整會計年度,保費收入就有8億元人民幣,獲利近3000萬元人民幣,最後國泰把公司賣給阿里巴巴集團。

3. 銀行貸款

  • 進攻者:國美與蘇寧電器
  • 中國兩大家電零售連鎖商國美與蘇寧電器,都在做消費者融資,2個月就累積有15億元的人民幣借款。

摘要二:金融革命重心不在技術,而是創新商業模式

創新商業模式動能來自對庶民文化的細微觀察與人文情懷。這些沒有形體沒有定義,政策上很難變成KPI與SOP,從上到下都被忽視,但卻至關重要。不過,文化與情懷的觀察與培養,還是要靠教育改革,否則台灣在金融革命上,還是很難跳出重視「又好又快又便宜」的製造業思維。

1.「文化逆傳遞」現象

年輕人成為其他族群的意見領袖,如iPhone一開始都是年輕族群開始使用,然後年輕人iPhone不用之後才給長輩用,年輕人比上一代更快理解網路文化與環境。網路原住民世代喜歡多工、圖像思考與遊戲性學習等特質,兩代文化徹底不同,因此消費習性也改變。劉奕成以自己的世代為例,小時候聽的是「我的未來不是夢」與「愛拼才會贏」等歌,強調不要思考努力工作,但他的女兒聽的歌是蔡依林的「PLAY我呸」,傳遞的是自我與玩樂。

2. 對社會文化觀察的敏感度

舉例來說,數據分析家不單僅專長於分析的技術及模型,更重要的是要有對社會的敏感度;行動支付的專家,不是僅專注於技術的開發,更要能夠細緻的觀察消費者的使用習慣以及對於金流模式的充分了解。

圖說明
###3.有生活才有交易,有交易才有支付

這張圖是民眾手機的App使用調查,從這邊可以看出銀行與證券等金融服務佔去24%的比例,其中大部分的民眾用App查詢,交易扣了多少錢?帳戶還有多少錢?查的是自己擁有的資產。但要注意的,有76%的行為和金融無關,其中30%是像Line與Messenger這種社交活動,另外46%是買東西與打電玩等活動。

金融服務是食衣住行育樂等生活行業背後的工具,這些生活行業是金融行業使用者的流量來源之一。有這些人流才能會金融業者帶來金流與資訊流。台灣新創EZTABLE訂餐網在這樣的概念下也成為FinTech公司,金融業者投資生活行業的趨勢將越來越明顯。

摘要三:看好Android Pay未來發展

1. Android Pay不另外增加費用

商家不會因為消費者使用Android Pay有額外負擔,這非常非常重要。Apple Pay雖然推行最久,但為封閉架構,要向商家抽取交易費用、Samsung Pay的磁條讀卡器驗證技術(MST,Magnetic Secure Transmission)還不錯,但三星手機本身的市場佔有僅是Android系統中所有手機廠商的一部份而已。

2. Android Pay的HCE讓銀行的主導權增加

Android Pay在生態系中,根據Android現行說法,強調幫助銀行端發展行動支付,不對銀行本身業務過渡介入。過去由TSM(信任服務管理平台,Trusted Service Manager,簡稱 TSM)。主導的玩法會讓金融業者全盤皆沒,由電信業者主導,但HCE讓金融業者角色被強化。

摘要四:金融科技創新的失敗對民生影響相對微小

一個社會的創新程度有多高,取決於該社會對於失敗的容忍性有多高?中國有句順口溜,金融科技「一管就死,不管就亂。」說明金融法規對於創新的影響,我們在高喊金融創新的同時,民眾是否做好容忍失敗的準備?

1. 金融科技的失敗對於真正的民生影響其實相對微小

主要在於目前的交易行為,金融商品都有一定的便利性及滿足。金融產品及交易背後終究是有風險的存在,這些創新的商業模式需思考是否會引發潛在的系統性風險,不論創新的模式為何,終究還是回歸銀行端對於存放貸的風險掌握。

2. 金融科技重點是背後經營的思維與精神

金融科技,不是僅止於將網路科技和金融商品服務做結合這麼的淺薄,**重點是背後經營的思維及精神,這才是整個業務最難被模仿及突破的精髓。**政府宜思考如何有系統有制度的規劃,創新生態圈不是只是一個區域,在這裡,資金,育成中心,良好的學習獎勵機制,人才訓練等措施的規劃,才能形塑一個完整且具吸引力的創新聚落。

摘要五:現金與金融科技業發展並沒有必然關係

1. 現金交易及地下經濟本屬經濟活動正常現象

現金交易及地下經濟和台灣金融科技發展其實並無必然關係,反應思考,這些現金交易是否能夠透過金融科技的發展,破除過往不願意接受電子支付的交易進行。

圖說明
(圖說:全球推行無現金交易國家概況(點擊放大觀看),我們可以發現巴西與馬來西亞等新興國家無現金交易比例相當高。圖片來源:M.M. Hayes。)

2. 丹麥店家明年起可拒收現金

丹麥全國560萬人口中,有200萬人已經開始使用手機行動支付工具,作為日常付費方式。因此,這樣的政策其實對於整體社會的影響不如想像中的大。丹麥率先成為全球第一個明年起店家可拒收現金的國家,丹麥財政部希望此舉能為企業節省龐大的現金處理行政費用,以及降低與現金相關的犯罪行為;然而,各個社會的基礎環境及建設不盡相同,全盤模仿未必是最佳的方式。

劉奕成小檔案:
現任中國信託銀行信用金融執行長,是中國信託數位金融與數位支付領域最重要的掌舵者。劉奕成擁有豐沛國際金融經驗,戰功彪炳,30多歲任J.P. Morgan投資銀行副總裁,因而有「華爾街金童」之稱,回台後受蔡宏圖重用,曾任國泰金控集團副總經理,後接任悠遊卡公司董事長與巴克萊銀行董事總經理。
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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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