調查：區塊鏈影響力被低估，金融科技將威脅銀行、支付業|數位時代 BusinessNext

資誠聯合會計師事務所今（16）日公布《2016資誠全球金融科技調查報告》（PwC Global FinTech Report 2016）。報告指出，新科技對金融產業帶來前所未有的衝擊，全球83%的傳統金融機構受訪者認為，某些業務恐怕會被金融科技業搶走。

圖說明

銀行業和支付業，壓力最大

這份調查報告共有來自全球46國544位受訪者參與，包括金融產業中的CEO、創新部門主管、資訊長及數位科技部門主管等。調查發現，在未來5年，23%的傳統金融業務將受到金融科技的衝擊，恐怕會流失生意。相對地，金融科技業者預期，未來可以搶奪到33%來自傳統金融機構的業務。

報告指出，金融科技的崛起，讓傳統金融產業面臨到壓力，其中又以銀行業和支付業感受的壓力最大。轉帳及支付業者認為，在2020年，恐怕失去28%的市場佔有率，而銀行業者也擔憂將失去24%的市佔率，不僅如此，資產管理暨財富管理、保險業者也認為其市佔率將分別下滑22%及21%。

圖說明

（圖說明：根據調查，有73%的受訪者認為消費金融在未來五年內最容易被金融科技公司顛覆的業務，圖片來源：《2016資誠全球金融科技調查報告》）

金融科技帶來三大威脅，利潤損失居首

資誠聯合會計師事務所金融產業服務營運長吳偉臺分析，金融科技業者帶來的三大威脅，包括營業利潤的損失（67%）、市場佔有率的下滑（59%）以及資訊安全/網路隱私（56%）。也就是說，金融科技正在全球挑戰各地傳統的銀行和保險業的商業模式，重塑金融服務的客戶體驗，同時，為需求未得到滿足的消費者，提供重新定義的和創新的解决方案，因此導致傳統金融機構的利潤下滑、市佔率下降。

吳偉臺進一步指出，金融科技的出現，讓傳統金融機構的中介角色變得岌岌可危。儘管金融機構的傳統中介服務能為客戶帶來有價值的服務，但是以技術驅動的商業模式正逐漸吞食傳統中介服務的市場佔有率。

例如：在銀行業，互聯網借貸平台允許個人及企業在網路上完成借貸交易，機器人財務顧問正在脫離傳統的人工顧問方式進行財務決策。這樣的新變化對傳統銀行商業模式來說，將是極大的威脅。

區塊鏈的影響力被低估

另一個不能忽視的新趨勢是區塊鏈（Blockchain）。這個新興科技正在改寫金融產業的規則，在金融服務領域展現出巨大潛力和深遠影響。根據本調查報告，僅管逾半數的受訪者（56%）承認區塊鏈的重要性，但57%的受訪者說他們不確定或不知如何面對當前這個趨勢的影響，更有83%的受訪者表示，對區塊鏈的技術還不是非常熟悉。資誠企管顧問公司副董事長劉鏡清指出，對金融服務企業來說，區塊鏈提供前所未有的絕佳機會來進行企業轉型。然而，目前金融產業對區塊鏈的認識和應對能力仍處於較低的水平，恐怕會低估區塊鏈帶來的機會和可能產生的威脅，這一點令人擔憂。

金融科技，降低服務成本

根據本調查，受訪者認為金融科技的核心價值和機會，主要在於降低成本（73%）、差異化（62%）和提升客戶黏著性（57%）。也就是說，金融科技在有效降低成本的同時，也提高了服務的效率和品質。

圖說明

（圖說明：受訪者認為金融科技的核心價值和機會，主要在於降低成本（73%）、差異化（62%）和提升客戶黏著性（57%）。圖片來源：《2016資誠全球金融科技調查報告》）

資誠聯合會計師事務所金融產業服務副營運長李潤之表示，金融科技影響大部分金融機構前台和後台的營運模式和產品設計。它提供了一種新的方式能夠：給予客戶建議、處理交易訊息、分析數據、幫助客戶做出更好選擇，有效管理產品組合、更充分利用行動科技技術等。這些改變帶來的最大影響就是提升金融機構的營運能力，同時大幅降低成本結構。

台灣數位金融轉型的五大機會

至於金融科技對台灣金融業的機會和挑戰為何，劉鏡清指出，台灣銀行業務近年面臨的挑戰包括利差減少、新增放款標的不易、非利息收入減少、消費行為改變、數位世代崛起及開拓海外市場等，這些都將將迫使銀行加速進行轉型，而FinTech將為其中重要關鍵。

劉鏡清認為，台灣金融產業進行數位轉型可以掌握五個機會，一是顧客的知識（Knowledge of Customers），包括資料整合、大數據分析與應用和數位行銷等；二是多元通路的整合（Multi-channel Integration），包括全通路（Omini-Channel）、客戶體驗與體驗等；三是社群金融（Social Banking），包括社群媒體策略、社群分析與輿情掌握等；四是行動能力（Mobility），透過數位科技和客戶互動、提供客戶價值與服務和增加銷售機會與客戶關係；五是企業文化改變（Cultural Change），也就是必須具有以客戶為核心的中心思想，以及跨部門的整合思考設計。

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曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。