[錢思敏]正視金融科技可能帶來的金融體系崩解
[錢思敏]正視金融科技可能帶來的金融體系崩解
2016.05.11 | 科技

當金融科技在台灣吵得沸沸揚揚之際,多數人著眼於金融科技創新所帶來的好處,但卻忘了當金融科技潮來襲,將帶來金融就業的衝擊。

圖說明
圖說:未來學家Graeme Codrington,照片取自他的Facebook

早在去年(2015)美國銀行和英國央行紛紛提出預警,預告未來將會有2千5百萬的工作機會將會消失,機器人會取代45%製造業的工作,並省下9兆美金的勞動成本,新型態的機器人將改變全球經濟,而最近未來學家Graeme Codrington(a futurist at Tomorrow Today Global)更明確表示至2025年人工智慧將會取代律師、會計師、精算師、顧問工程師等,而財富管理與理財專員等工作職缺將會被演算法所取代。

但到底台灣的金融保險就業結構可能將從何處開始崩解呢?就美國銀行的看法,每個產業部門的勞動都在機器人滲透和人工智慧的應用下,將產生典範移轉,勞動市場結構將從底層開始崩壞,中階勞工對工作機會的銳減會有感,以大數據演算法為基礎的機器人顧問,將取代理專提供客戶理財建議。

圖說明
圖說:未來大多數的工作將會被演算法與機器人取代。照片來自:Humanrobo分享於Wikipedia, cc by 3.0

由於傳統金融機構分支機構所提供的儲蓄、貸款、換匯、匯款、投資等服務,被網路銀行或其他金融數位科技所取代,因此,分行扮演的功能已經大幅弱化,英國三大銀行今年可能將削減400家分行,而近一年在台的外商金融機構,如花旗、匯豐、渣打分別裁撤在台4-7家不等的分支機構,英商巴克萊銀行更是直接撤離台灣市場,本土銀行,如合作金庫更是一舉裁撤26家分行、郵局整併4個支局,其他銀行雖然未必結束分行營運,但將分行一樓的營業面積縮減,設立微型分行,將其他空間運用為商業用途,開設咖啡廳,不足營業空間轉而使用地下室的空間,是正在發酵中的分行轉型樣態之一。

金融機構分行數的銳減,突顯的就是第一線金融機構底層的從業人員即將面臨轉型或是可能失業。

以2014年7月的勞動部薪資調查動態統計的職務類別來看,總計37萬的從業人員,占比達到41.67%,就業人數達15萬人的技術員及助理專業人員,其中,理財專員、證券金融交易員、經紀人達到近4萬人;此外,占比達31.31%,人數達11萬人的事務支援人員,包括4萬多的櫃台事務員,是第一波被大幅削減的職務。

然而,這些被裁撤的人員,要轉至其他金融科技領域最欠缺的大數據分析、資訊、軟體設計等工作有相當大的困難,所以只能轉調至擴展相關金融科技業務的工作上,如行動支付與第三方支付的推廣業務上。

因分行縮減而減少的人員僅僅只是第一波剛好而已,真正的金融科技應用才剛開始打底,而目前多數看法認為理專工作將會是第二波大幅減少的職務,但第三波減少的職務將會是直接受到金融科技取代的工作,像是只要能夠將金融機構所累積的長期資料,建立大數據資料庫,再用大數據得到的資訊,建立相關性模型或是模組,就能夠進行快速的決策判斷的工作內容,很有可能可以取代像是風險控管、稽核人員、分析研究員等工作,而社群聆聽(Social Listening)的大數據分析方式更了解消費者對產品的喜好與關切重點,未來可能將取代傳統由廣告行銷企劃專員進行的產品內容設計;過去很難被理解的保險產品,如同資產配置建議,可以由人工智慧提供更為適合的產品建議。

消費者習慣隨著科技而變,金融科技已開始蠶食鯨吞銀行的儲蓄、貸款、換匯、匯款、投資各種業務,更不用說,很多業務翻轉以網路平台方式呈現,是否會取代掉現有的金融體系尚未可知,但是,若是金融機構未能掌握契機,順應潮流,加快呼應網路科技應用的浪潮,誰說,未來銀行一定還會存在呢?

代表圖來自:Glen Scarborough via flickr, cc license

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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