沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
沙盒裡一切平等!金融科技的創新監理
2016.08.10 | 科技

今年六月,新加坡公布了他們的金融科技創新監管沙盒計畫,臺灣也終於開始討論什麼是金融科技創新監理沙盒。可是,為什麼要叫做沙盒?我們不妨用個比喻談起。

成長中的孩子需要發洩精力、需要遊戲的場域,父母多半都要操心,設法找一個或自己建立一個地方給孩子自在玩耍。所以父母會找一個讓孩子不會跌傷,眾人也都知道小朋友正在試作、試玩的資源區,區裡有沙、有鏟子,甚至還有一些奇形怪狀的磚。因為你無法想像孩子會玩出什麼,但你也不想限制他可能的創意,當然更希望他發展出自己的樣態,他可能蓋出車,做了條護城河,也可能最後建了個城。

孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia
#####孩子在沙盒裡玩耍,Al Silonov 分享於 Wikimedia

孩子在建出他的第一個作品時,可能也還在摸索,怎麼控制自己的肌肉,透過控制工具,來取得不同的資源。過程中孩子可能會碰到問題或危險,大人可以用自己的生命經驗在旁邊呵護他、幫助他,讓他學會不同工具的用途,學會對資源進行配置。

你不知道孩子會蓋出什麼樣的房子、什麼樣的城堡,你不可能拿現有的建築規範和法令,對沙盒裡的孩子限制他什麼都不能蓋。這樣等於拿成人已經執行很純熟的建築規範,來告訴孩子未來房子可以怎麼蓋。當孩子真的把城堡蓋高了、疊大了,當真的有安全考量要注意設計會不會讓人不安全、受傷,我們再來才開始考慮訂定可能的法律規範。

也許他會把房子蓋到天上去(像是傑克與豌豆),也許他會蓋出一個萬里長城,也許他最後會蓋出一個莫思科聖瓦西里主教座堂或西班牙那蓋了超過100多年還沒蓋完的聖家堂,但那都不是在當下建築規範可以控制的。唯有先給他嘗試,蓋出一些東西來,再來共同討論這個作品應該要用什麼方法制式規範保障可行性;最終,也才會有舉世注目、長久流傳的創新。

##金融業的監管沙盒概念從何而來?

在 2015 年 3 月,英國科技政府辦公室(Government Office for Science)在一篇「金融科技未來:英國如何成為世界金融科技的領頭羊」的政策報告中,首度提到沙盒(sandbox)一詞,並且提到沙盒是將金融監管單位、金融機構、fintech新創與學界協同合作的一種合作方式。有趣的是,該篇長達 66 頁的報告,沙盒這個名詞也就只出現一次。

沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay
#####沙盒裡有沙,當然也有很多不同玩沙的工具。圖片來源:Pixabay

隨後英國金融管理局(Financial Conduct Authority)因應上述政策報告,於2015年11月出台監管沙盒(regulatory sandbox)指導文件,就監管沙盒的目的、執行流程、對參與各方的誘因、風險及限制予以說明。而在 2016 年 3 月新加坡貨幣管理局(Monetary Authority of Singapore)則出台規管沙盒諮詢文件(consultation paper)。

##監管沙盒:針對少數用戶測試創新金融產品或服務的實體或虚擬場域
由於多數金融機構是處理他人金錢的單位,金融監管或寬或嚴都有其必要性。但隨著歷史的演進與科技的飛躍,金融監管就面臨二個難題:一、過去的法規未並能符合未來商業發展;二、未能瞭解科技本身或其應用如何優化現存的金融服務(如智慧型手機與衍生之行動支付應用)。

因應日進千里的科技進化,英國金融監管單位推動監管沙盒,藉由「協助」現有金融機構或fintech業者推動創新產品與服務,針對特定用戶在特定場域試行,進而評估創新產品與服務的可行性。

以近期沸沸揚揚的機器人理財(robo-advice)為實例,英國監管沙盒即允許業者將其機器人理財顧問服務在平台針對部份用戶推廣。為同時平衡消費者權益保護,在機器人理財建議交付用戶之後,則有理財顧問(真人)在交易實際執行前重新審視理財建議是否符合機器人理財規範。

##破壞式創新可以提升產業競爭,所以不妨在沙盒裡試試

與台灣金融監管單位的保護消費者權益、市場公平競爭(這是指什麼?)等政策方向完全不一樣,英國金融管理局在監管沙盒文件上載明其目標是「支持破壞式創新來提升產業競爭」(promote competition by supporting disruptive innovation)。

實施監管沙盒在創新產品與服務面上有三大好處。首先,排除金融監管的不確定性之後,會有許多在萌芽期就被視為不可能被監管單位通過的產品或服務嘗試進入沙盒模式尋求解決方案。其次縮短創新產品進入市場的時間來提高fintech業者將其產品服務市場化並盈利的機率。

另外,沙盒也為fintech業者提供類似背書的功能。因為創新事業不太可能在早期產生固定現金流入來返還債務,任何創新事業都仰賴大量的股權投資。金融科技創新在發展歷程中,由於金融監管的不確定性,所以常使股權投資人(如創投)降低fintech公司估值或直接放棄投資。比如筆者在台灣看到某些具創意與潛力的金融科技解決方案,通常下一個討論的議題就會是:金融監管單位有可能批准嗎?若推估批准的機率不高,後續的股權投資就很難接續。

##沙盒前後有配套,不是把孩子丟在遊戲場裡就沒事了

監管沙盒是英國金融科技創新計劃三部曲的終部曲。事實上,監管沙盒是因為創新中心(2015年)實施後,為了將創新產品與服務擬真地在市場上進行用戶測試,與法規辦公室(2016年)共同衍生出的制度。

Project Innovate

想要有金融科技創新產品與服務,首先要有fintech或金融機構願意投注人力、心力與資本,這是創新中心存在的原因。而金融業的法令規章有可能阻礙了創新發展,在發展初期有對應單位能給予法令諮詢與回饋可減少許多不必要的彎路。最後,將創新產品及服務推向一個真實的、具部份限制的應用環境,測試在實際運行狀況、用戶體驗及反饋。最後,若有必要再來回頭修改可能不合時宜的法令。

這同時也給台灣一個好的提醒,假設台灣的金融科技創新基地是對應上圖的創新中心,那很明顯的,創新中心和法規辦公室中金融監管單位的配合並沒有跟上。那監管沙盒的推動基礎就相對薄弱。

##金融監管單位做好監管沙盒所需的能力
從英國金融科技創新計劃中可以發現,金融監管單位肩負計劃成功的重要責任,包含提供法令諮詢與說明、合規建議、產品與服務審查、評估市場等等。所以,金融監管單位至少須擁有以下三項能力:

一、新科技接受力:不奢談金融監管單位勇敢去擁抱新科技,但至少對於新科技在金融服務的應用要抱持著開放態度,或是至少學科技人去使用或感受新科技應用(如智慧型手機)。否則申請沙盒後,因為看不懂科技層面而被拒絕的機率應該會大幅增加。
二、容錯力:創新產品與服務必定有一些明顯或隱含的缺漏與問題,只要這些缺漏與問題在一個可控範圍內,都有改善空間。沙盒並不是要測試一個完美無誤的解決方案,而是一個有機會成功的方案。
三、主動積極協助的意願與能力:金融監管單位不要總是把自己藏的很隱密,或者總是說:你們把方案送進來我們再來仔細研究,正式回覆。主動積極協助fintech業者才是沙盒成功運作的必要條件。

##沙盒精神:監管單位以平等地位協助創新的態度與制度
和沛科技總經理翟本喬在其臉書一再地強調,金管會不是金融創新研發委員會。對於金融創新,監管單位應該採取的是沒有問題就應該放行的準則。而不是主導金融創新與研發。不過,以總統指示推動金融科技發展後不到 24 小時,金融監管單位就火速提出了十大計劃,顯然金融監管單位認為自己才是金融科技未來發展的火車頭。

你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay
#####你是負責監管的人,你怎麼知道孩子會蓋出什麼?圖片來源:Pixabay

監管單位的錯誤認知,將明顯與創新計劃及其監管沙盒相違背。在監管沙盒文件中,有七次提到金融監管單位應該要「幫助」或與創新業者一起共同尋求解決方案(help with or work with),所以金融監管單位並非金融科技的主導者,而是站在與業者平等的地位,主動協助業者了解法令規章、提供法令諮詢與解釋,甚至在必要時考慮修改因科技發展而可能不合時宜的規定。

常聽新創公司提到台灣金融法規多如牛毛,連懶人包都沒的找,而且連法律事務所的律師也常搞不清楚丟三忘四,金融相關業務涉及的主管機關又多(金融、貨幣、稅務),而且常門禁森嚴。這些對新創公司來說都是推動金融科技發展的痛。若能以平等地位而非上下准駁關係來處理金融科技的監管事宜,沙盒就只是水到渠成的過程。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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