來自斯德哥爾摩的支付工具：Klarna|數位時代 BusinessNext

Klarna吃下的龐大市場與驚人估值

來看這個數字，你會嚇一跳，Klarna 已經吃下瑞典 40% 線上付費市場，全歐洲在2014 年電子商務交易的10%就來自他們，包括紅衫資本、Skype 創辦人 Niklas Zennstrom's Atomico、泛大西洋投資、俄羅斯創投 DST 等都是他們的投資者，這家創立 10 年的公司在 2015 年底，已擁有 22.5 億美元（約 675 億台幣）的估值，有看法認為 Klarna 在歐洲電子商務界已經超越 Paypal。

超大膽的擴張策略甚至自己開銀行

你會非常訝異 Klarna 的大膽擴張策略，他們在德國併購線上支付公司，增加使用者。今年二月《經濟學人》以「野心更大」為標題，報導他們去年跟美國線上購物網站Overstock.com，迎戰 Paypal 和 [Stripe][4]。

還有這招你可能想不到，他們已經拿到瑞典銀行執照！沒錯，Klarna 已經是一家銀行，除了有管道可以提供融資之外，過去他們的線上交易用戶，都是他的銀行潛在客戶。

Fintech席捲風險轉嫁給誰？下一個呆帳來源？

對商家來說，快捷的付費方式更能刺激消費，Klarna 聲稱，店家可以因此成長40%的營收，導購率因此提升 30%。但事實上的運作機制是這樣，Klarna 向商家買下貨品，消費者是把錢付給 Klarna。但會不會遇上不付錢的消費者？也因此，Fintech 公司必須自行找到承擔風險的方法----那就是不斷讓更多人使用。

今年三月 Forbes 報導就說，「我們已經從信用卡浮濫的時代，來到不需要信用卡，就能消費的時代」。除了 Klarna 之外，事實上，在美國包含 Paypal Credit、Affirm 都有延遲付費或貨到付款的金流服務，這讓許多入不敷出的使用者，有更方便的消費方式，但如果遇上使用者跳票？風險誰擔？

Fintech描繪的信用未來你的臉書活動將更重要

Klarna 說為了避免網路詐欺，他們有非常好的演算機制，除了利用 e-mail 和地址外，他也評估消費者他們如何進入購物網站，多快下單，地理位置，是否過去有紀錄、購買時間、日期等變因。如果是首次購物，下單的數秒後，Klarna會背後運算許多機制，證明他是真有其人，

Forbes 的記者分析，過去在信用卡消費的時期，你的刷卡信用相當重要，但在未來的Fintech 時代，付款公司聘僱許多數據科學家，分析所有你的網路、社交媒體使用狀況等資訊。這現象相當有趣！我們不知道的情況之下，或甚至我們瞭解卻忽略的狀況下，已經捧著個人資料給人，想想那些你曾經因為獲取某些服務、或註冊App而按下的：「Facebook 將擁有你的資料」按鈕。

Klarna沒有告訴美國人：使用Klarna不能增加信用分數

不過有件事情就不有趣，在美國，一個人能不能買房、買車、找工作，都要看你的信用分數，它非常重要！消費者原先如果在網路上用信用卡消費，是能獲得分數的，但延遲付款卻沒辦法。根據 Forbes 的報導分析，如果 FinTech 在金流處理的過程中，涉及某些外包環節，並沒有合法告訴消費者，消費者還可能因此留下信用差的紀錄。這樣的狀況，FinTech 公司通常是不會事先講明白的，主管機關需要緊盯此類事項。

FinTech 已經是一個國際趨勢，全球已經有 60% 以上的線上交易，搬移到手持裝置的交易上面，在手機上下單，消費者和商家都需要更快速、方便的方式，不管是美國 Paypal、Apple Pay，或是亞洲的支付寶、Line Pay 等，都緊盯這個市場。Klarna 開拓了信用付費的空間，但是消費者未來也得小心留意，才能享受方便又安全的付費方式。

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。