機器人理財顧問、無人純網銀恐衝擊金融就業機會,金管會:今年不開放
機器人理財顧問、無人純網銀恐衝擊金融就業機會,金管會:今年不開放

雖然金管會要加速推動數位金融,有意擴大金融業在金融科技領域中扮演的角色,但對於非金融業者要做金融科技的管理,還是採取較保護、保守的態度。即使電子支付相關法規已在2015年五月上路,金管會對於其他金融科技相關業務的態度,仍然是以「不影響金融業」為考量的大前提。

金管會, 曾銘宗
(圖說:金管會主委曾銘宗出席金管會記者會時,表示機器人理財顧問和無人純網銀若開放,將會影響金融業的就業機會。)

機器人理財顧問和純網銀今年仍不開放

舉例來說,2015年末,金管會召開了第二次金融科技諮詢委員會議,並表態將成立專案小組,研議開放網路P2P借貸平台的可行性。對比2015年中,金管會表示網路P2P借貸平台和純網銀(無實體純網路銀行)暫不開放的態度,此時選擇開放的原因,除了因為事實上目前無法可管,有業者向金管會表示想做相關業務,讓金管會決定主動研擬相關法規之外,媒體也報導,金管會主委曾銘宗亦表示開放網路P2P借貸平台「不影響銀行的就業機會」。

同樣的道理,金管會主委曾銘宗也在今天的記者會中表示,機器人理財顧問在今年不會開放,目前也還沒有業者有意引進,更認為機器人理財顧問以及無人純網銀的開放,勢必會衝擊到金融業的就業機會,「造成大量失業的情況」。曾銘宗說,考量一項業務的開放與否,「要以金融業、消費者和投資大眾的層面來看」。

目前網路P2P借貸無法可管

據了解,網路P2P借貸目前並無任何法規可管理,而且因為放款不是銀行的專屬業務,金管會本來就沒有禁止非金融業者做放款。但金管會銀行局局長詹庭禎指出,若參考中國的網路P2P借貸平台目前很多業者倒閉的發展狀況,會希望台灣能在有業者發展網路P2P借貸平台的最初,就能盡快制定適合的法規。

無論是不收受資金、純粹做借貸資訊媒合和信用檢核的平台,或是實際上有收受資金的平台,詹庭禎表示,金管會需要一點時間研究了解,要好好思考。詹庭禎舉例,過去民眾用現金卡借款就曾引發卡債風暴,網路P2P借貸若沒有一個適合的機制,消費者借錢會碰到更大的問題。

曾銘宗也表示,金管會有考慮要修電子支付相關條例,但還會需要一些時間,而且如果要修法或立法,速度勢必會比較慢。「雖然想做,但有些事情不一定要為了快而快。」

目前台灣也已經有類似網路P2P借貸的服務,例如喬美國際和永豐銀行合作的「MMA標會理財網」,或是「iAngel幸福額度」。對於有意在法規制定前先做的業者,曾銘宗明快地表示,「要做就去做」,因為法規沒有限制業者不能先做,但同樣的,沒有法規,也代表服務沒有保障,也沒有市場秩序,衍生出的問題會很大。

延伸閱讀:
[2015回顧] 支付法規上路,業者陸續到位,政府喊出5年內電子支付比例過半

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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」。

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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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