陸金所副總戴修憲：未來不再有互聯網金融|數位時代 BusinessNext

提到中國金融科技領頭羊，[世界最大的財富管理平台陸金所][1]，台灣熟知的是曾在台新銀行擔任營運長的計葵生，但還有一人，也見證陸金所從無到大爆發，也和台灣有很深淵源，他是陸金所副總經理戴修憲。

![圖說明][2]
（圖說：陸金所副總經理戴修憲。圖片來源：陸金所。）

「我和計葵生在2011年攜手打造陸金所，我負責陸金所平台搭建和行銷與管理，5年後其他高管都陸續陣亡離開了，只剩下我們2人.....陸金所走過的這五年，也是中國金融監管單位，從非常保守到鼓勵金融創新的五年。」戴修憲說。

戴修憲的工作足跡從美國、香港到中國，從電商到金融科技。他中英文流利又理解中西文化，是目前亞洲金融科技圈，少有的跨語言、跨文化、跨領域等重要特質專家。

談自己與台灣：岳父告訴我，在中國做P2P，小心被抓起來！

戴修憲來自台灣。他1969年出生於台灣，國中畢業，13歲時才移民美國，隨後取得加州理工學院電機工程學士學位與南加大電機工程碩士學位，畢業後在甲骨文（Oracle）與埃森哲（Accenture）擔任顧問。近10年來則都在中國工作。

他的岳父則是政大金融系教授殷乃平，「我剛進平安時，和我岳父提起要做P2P借貸，他說：『小心！不要被抓起來。』」戴修憲回憶道。戴修憲在1998年網路公司剛誕生的時刻就加入eBay，見證了網路顛覆實體商店的歷程。

談自己與電商：當大家還在懷疑互聯網時，我已加入eBay

「我跟著互聯網從小一起走到現在的，當大家還在懷疑互聯網的時候，1998年我就加入eBay。」戴修憲見證電子商務的爆發與成長，加入eBay的過程中，戴修憲理解到優秀的公司如何透過長尾效應和規模化，在某些領域一家獨大。「更好更快更方便是個很重要的商業模式。」戴修憲說。

「我一直都在尋找可以用技術引領的新興行業。」2005年底eBay達到800億美元市值，是當時世界最大的互聯網公司，此時，他把眼光轉向中國，這個互聯網即將大爆發的市場，2006年他加入了當當網擔任技術長一職，直到2010年當當網在美國上市。

「對中國的年輕人來說，實體並非真實，互聯網的崛起才是真實的，在我們策略的思維中，常忽略了實體的存在。沒有實體包袱的電商，在中國成為消費主流。」戴修憲說。

2011年他再度轉換跑道，這回瞄準的是互聯網金融產業，他與計葵生攜手打造陸金所平台。

談自己與陸金所：一年推10種新業務，有9種業務最後做不下去

戴修憲常穿牛仔褲與襯衫在陸金所工作，中國的媒體給戴修憲「不打領帶的金融家」封號，現在，你可以說戴修憲是金融人，也可以說是網路人。

現在對於互聯網金融侃侃而談的他，在5年前卻是個金融門外漢。「第一次在陸金所開會，其他同事提到政府監管單位，什麼銀監會與證監會，我完全聽不懂。」

「從P2P借貸切入是因為我們沒有選擇，在金融監管之下，這個領域有比較多發展空間，基於這個很簡單的想法想闖出一條路。」2011年時，中國P2P借貸領域法規寬鬆，成為陸金所切入的適當時機。

「我們做的東西，都沒有人做過，當然，別人已經做過的東西，也輪不到你。一年推10種新業務，有9種業務最後做不下去，陸金所發展的過程非常折騰，過程真的很艱難。」戴修憲說。

過程中陸金所不斷和金融監管單位溝通，讓監管單位理解什麼是互聯網金融，什麼是P2P借貸。「陸金所的努力讓P2P產業從一開始的『非法集資』產業到被視為是對大眾帶來利益的普惠金融合法行業。」

經歷五年艱困發展，陸金所平台已經長成註冊用戶數已經有2000萬人，成為市值近200億美元的金融科技獨角獸，2015年開始，陸金所又迎來一次蛻變，轉型開放大平台。

[ 陸金所轉型開放平台，要做FinTech界的天貓。][3]

「未來實體世界會越來越小，但虛擬世界繼續蓬勃發展，可以想見，未來不會有互聯網金融的概念，因為互聯網金融就是金融。」戴修憲說。

台灣有沒有機會留住更多戴修憲？

「雖然常常待在國外，但台灣是我的故鄉。我經歷中國互聯網金融從保守到現在的開放階段，中國能有現在這個成果，我相信台灣也能。」戴修憲13歲才移居美國，太太也是台灣人，對台灣還是有很深刻的情感。

陸金所IPO傳言不斷，已經見證過eBay與當當網等大型電商公司從無到大爆發的他，又將再度見證一個成功的科技公司上市。戴修憲並沒有提到未來的生涯規劃有變動，但依過往經歷來看，當他所在的公司攀上一個歷史高峰時，也是他找尋下一個機會的時機，讓人好奇，他的職涯列車接下來會停在哪一站？台灣金融科技或金融產業，能否抓住這個機會，讓戴修憲留在台灣深耕？

政府單位能否快速積極，把台灣打造成自由開放的金融科技創新環境，讓更多像戴修憲這樣的人才留在台灣？

##《數位時代》新嘗試！「白話新商業」數位專刊，一本59元，全新試賣！
@@BOOKID:126722@@
[1]: http://www.bnext.com.tw/article/view/id/38149 "世界最大的財富管理平台陸金所"
[2]: https://3.bp.blogspot.com/-OknA7rgUhqo/Vvz-HrJeQ0I/AAAAAAAAJEk/k-Qt7jPajxYyLdEKbk1_7VEiiGWV-uWrQ/s600/%25E8%259E%25A2%25E5%25B9%2595%25E5%25BF%25AB%25E7%2585%25A7+2016-03-31+%25E4%25B8%258B%25E5%258D%25886.29.33.png "陸金所副總經理戴修憲"
[3]: http://www.bnext.com.tw/article/view/id/39083 "> 衝IPO市值，陸金所轉型開放平台，要做FinTech界的天貓。"

@@ACTIVITYID:638@@

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。