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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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