創立「台灣金融科技公司」推開放平台服務,前資策會副執行長王可言:金融業再不改變就「太遲了」
創立「台灣金融科技公司」推開放平台服務,前資策會副執行長王可言:金融業再不改變就「太遲了」
2016.04.07 | 創業

由前資策會副執行長王可言所創辦的「Fusions360 台灣金融科技公司」在昨(7)日舉辦開幕酒會,現場除了邀集各家金融業者前來參與,也有不少資策會的員工前來致意,金管會主委王儷玲也到場致詞。王可言表示,希望透過公司未來提供的開放平台生態圈服務,能夠讓過去從來不合作的金融業者順利攜手合作。

王可言
(圖說:前資策會副執行長王可言所創辦的「Fusions360 台灣金融科技公司」舉辦開幕酒會。王可言積極地向金融業者喊話,尋求合作機會。照片來源:台灣金融科技公司提供。)

「Fusions360 台灣金融科技公司」由王可言在今年初創辦。王可言表示,將發展開放的應用創新平台(PaaS, Platform as a Service),並建立雲端大數據水庫,提供大數據資料(DaaS, Data as a Service)和分析服務(AaaS, Analytics as a Service)。除了技術層面,也將提供企業金融科技的育成、策略和顧問服務(BPaaS, Business Process as a Service),建立完整的金融科技生態圈。

王可言:將攜手金融業者和金融科技新創合作

王可言曾在 IBM 任職,專長為雲端運算、大數據、物聯網、企業經營績效與服務優化等,五年前辭去美國的工作,回台效力資策會。但去年底王可言辭去資策會工作時,曾在 Facebook 上表示,在資策會工作的期間無法推動更多轉型,因此決定自行創業。王可言在成立酒會後受訪時表示,其實創業的想法大約已有一年,但聚焦在金融科技上的時間大約是九個月。

雖然是剛成立的新創公司,員工大約只有10幾人,但開幕酒會相當正式,舉目所及都是西裝或套裝,冠蓋雲集,不太有新創公司常見的活潑氣氛。王可言笑說,其實是因為這個成立酒會活動是為金融業者舉辦的,要不然新創公司不會這麼正式。但他也指出,Fusions360 不是只要和金融業界合作,其他金融科技新創也是合作目標。

而他也在成立酒會中頻頻向各家金融業者喊話,表示金融科技不只是技術升級,而是整體架構的轉變,希望金融業者能攜手合作。「如果只改一小部分,就太慢太遲了。」或許是喊話有效果,活動現場也有部分金融業者和王可言表達後續討論的意願。

打造開放平台,建立金融科技生態圈

王可言認為,「開放性」是他所要打造的平台和生態圈的重點。「現在有許多的平台和生態圈因為不是開放的,都是圍繞著特定公司的利益。」但他認為真正要有發展性,就必須要打造開放的平台,讓生態圈裡的各家業者都能來自由運用。

他舉例,美國的 Salesforce.com 替各家公司打造 客戶關係管理服務,在開放 API、打造了第一個開放平台之後,業務快速成長,成為可以和 Google 等大公司匹敵的企業。

「特別是台灣市場小,如果各家金融機構都要自己做,規模不會大。」如果建立開放平台,未來也有機會向國際市場邁進。

透過金融科技幫助中小微型企業發展

王可言指出,初步預計希望在三個月左右完成開放平台,大數據水庫則需要大約六個月的時間。在大數據資料方面,除了收集資料廠商、各式政府的金融開放資料或付費資料的數據,也將納入非結構性的資料,例如行為、交易等資料,一起做分析和評估。此外目前的資本額大約是 5,500 萬台幣,主要來自天使投資人,現在也正在準備 A 輪融資,目標將募資三億台幣。

從平台、技術服務、大數據資料庫和分析及運用、到生態圈的育成和建立,雖然目前乍看之下 Fusions360 要做的事包山包海,但王可言有他心中最關心的目標:中小微型企業的發展。

他表示,過去金融機構大多面向大資本、大企業,但許多中小企業卻無法順利找到資金。因此他希望透過大數據庫的輔助,讓更多金融科技新創公司順利服務台灣的中小微型企業。例如未來 P2P 網路借貸公司可以藉由 Fusion360 的大數據分析,為借款人做出更有效的信用評估。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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