宋靖仁談FinTech:台灣金融科技不落後,監管絕對可以成為推手
宋靖仁談FinTech:台灣金融科技不落後,監管絕對可以成為推手
2015.12.22 | 技能

圖說明

「監管絕對可以是創新的推手!政府可以定義一個比較寬鬆的監管邏輯。」────國泰世華銀行數位銀行事業處副總經理宋靖仁

12月支付寶推出跨境O2O服務,讓陸客到台灣旅遊時能拿出手機直接支付,不用換匯,中美強國正突破各國金融法規,力推跨境金融發展時,台灣本身對於金融大數據的想像是什麼?《數位時代》特別專訪國泰世華銀行數位銀行事業處副總經理宋靖仁,請他與我們分享對於台灣金融科技的真知灼見。

創新是永遠存在的,就像貨幣從貝殼、銅錢、紙鈔、信用卡然後一直演變到虛擬貨幣,雖然金融的需求本質沒有太大變化,但是科技一直在變,法律條文是追不上金融創新的,監理單位可以先密切觀察但不需要立刻伸手去阻擋,允許社會犯錯,才可能有更多的創新。

支付寶可以跨境來台灣,是因為網路沒有國界,但台灣業者要複製Square做mPos時卻需要有很多討論,公會的討論,申請的討論等等,我不認為台灣金融科技是落後的,監管絕對可以是創新的推手!

政府可以定義一個比較寬鬆的監管邏輯,改成新創業者先申報或先做,監管單位實質了解新創公司的體制,確定這公司不是吸金、放高利貸、不侵占個資等,清楚地觀察公司的發展狀況。

支付寶模式並非創新

支付寶掃描QRCode的支付模式,算創新嗎?金融科技發展的過程中,QRCode技術已經喊了N年,不是嗎?支付寶可以做,國泰KOKO也可以做QRCode當面支付,通訊錄拆轉帳,但我不會講這是創新,因為微信與支付寶也有這麼做。

我認為「金融科技創新的核心是人類生活在改變的時候,金融服務形式有沒有跟著改變?」但金融『存款/投資/消費/保險/貸款』的本質是沒有改變的。以前轉帳要靠ATM很大一台,後來出現PC網路銀行,接著手機出現了,又推出手機版網銀,轉帳這些事情從未改變。

所有科技都會改變或滿足人的生活習慣,因此,當人的生活型態改變了,你的溝通型態也要跟著改變。現在大家早上起來第一個動作是看LINE,那麼和客戶溝通就不能再依賴EDM了。對銀行業者來說,最終還是要回到消費者的生活型態來思考,技術可以讓服務更加便利,人們在使用這些金融服務時,心情可以是愉悅的。

為FinTech定義會抹煞產業創新

金管會雖然開放傳統金融業者可以100%投資金融科技公司,但對金融科技公司也有嚴格定義,必須是在資料分析、介面設計、軟體研發(公司網站與客戶CRM、App等行動裝置)、物聯網(穿戴裝置)及無線通訊(如遠距健康照護與汽車)之金融科技事業等五大領域內,若非此五大領域不能投資。

弔詭的是,金融科技其實很難定義。去中介化、大數據、雲端、長尾……等等,或許都是金融科技的特性,但無法也沒有必要去精準定義它。既然很難有辦法定義,我們就應該用寬廣的法規去鼓勵它,比較有機會創造出新的格局。

在科技跨界的時代,為金融科技定義的同時,也就抹煞產業跨界創新的可能性。舉例來說Facebook現在是社交龍頭,推出Messenger支付後,Facebook就是金融科技公司了嗎?台灣人最愛用的LINE也是一個很好的例子,六年前他還是一個社交網站,但現在推出LINE PAY後大家可能認同他是金融科技公司了,但是六年前金融業可以投資LINE嗎?可能有難度,因為LINE社交網站公司可能不在金融科技類別裡面。

金融科技人才需求殷切

我們需要的人才就是具有創意、解決問題與思辨能力,能不能把重要議題看得很透。舉例來說,我們曾在內部討論過什麼是金融業的虛實整合?一個很資深的員工說,虛實整合就是先在網銀打廣告,然後在實體分行也設廣告,就會吸引顧客購買產品。我說這不是虛實整合,這是密集廣告轟炸。

然後我們討論一個換外匯虛實整合的例子。現在換外匯必須去銀行櫃台換,先抽號碼牌,櫃台給你一個中央銀行水單,填完資料,才換成外匯拿出來,這是目前流程。

現在我們做一個行動版的換匯應用要怎麼設計呢?我們需要的人才就是能「拆解」每一項動作,哪些對顧客來說是合理的,哪些是不合理的?哪些可以線上完成,哪些需要線下支持?如何更簡單方便?整個過程中非直線思考而是情境思考。

許多銀行的換匯行動應用介面還會出現「台幣買進32元賣出33元」這樣的設計,這是顧客需要的嗎?顧客比較想知道我一萬元台幣可以換成多少美元?多少日圓?我們需要的人才,就是可以把整個流程的每一個斷點都想清楚透徹,並且找出其中的問題。

若你是台大資工所畢業的,可以寫出程式碼上修改應用程式當然有加分效果,但這不是最核心的,核心關鍵是你沒有把流程想透,並且找出問題,如果找不出問題就算你是從投資銀行來的也沒有用。

台灣《個資法》雖然規定很嚴格,但有真正地保障人民隱私權,這是台灣人應有的權利,這是文明社會應該有的法規。當然若人民願意自己公開自己的資料給別人,這就不是政府應該管的了。舉例來說,雖然台灣《個資法》讓銀行業者沒辦法和手機業者合作,直接拿取使用者資料,但銀行業者可以直接和客戶合作,讓客戶自己同意。

金融大數據與台灣

國泰世華銀行的大數據策略方面,大數據還是得回到客戶需求本質,提供更貼近客戶生活的服務,即便目前許多客戶和我們往來密切,但終究我們蒐集到數據仍是片段,如何利用這些訊息蒐集拼湊出客戶完整全貌是相當大的挑戰。

我們透過多樣數據的蒐集和分析來不斷驗證服務產品和設計的想法,像是KOKO上市前就透過大數據分析,搭配針對20-35歲的年輕人進行超過30場以上深入的焦點訪談,同步挖掘消費者的真正需求,最後創造KOKO,希望成為最貼近台灣人生活的金融服務。

首波推出的社群拆轉帳和預算管理功能服務,就是我們透過分析發現使用頻率高、之前還沒有銀行能夠滿足的需求。一直到現在,我們在設計和開發新產品時,還是會透過大數據分析和訪談,探索客戶潛在需求。

宋靖仁小檔案

圖說明
現任國泰世華銀行數位銀行事業處副總經理。前中國支付寶跨境支付業務副總裁,負責開拓跨境第三方支付業務,熟悉兩岸金融科技營運與法規,國泰金控少主蔡宗翰因此挖角宋靖仁回台。在此之前宋靖仁已有15年中國金融業經驗,曾任香港八達通中國區總經理、中國招商銀行信用卡中心總經理助理與VISA中國區業務發展副總經理。

攝影/蔡仁譯

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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