當金融和網路相遇,向左走?向右走?
當金融和網路相遇,向左走?向右走?

上一篇介紹傳統金融和網路金融之間存在「四步之遙」的距離,其中,「客戶接觸點」代表發展模式的差異;「新支付應用」代表破壞式創新的衝擊;「風險控制」代表營運思維的不同;「目標客戶」代表經營文化的鴻溝。面對這些差異、衝擊、不同和鴻溝,核心都是金融,但絕不是傳統意義上的網路化金融,而是帶有網路基因的「新金融」,一個需要全新監管規則的「網路金融業」。

日前金管會正式公告「金融科技創新實驗條例」草案(通稱「金融八法」),預計立法院本會期可三讀通過,最快年中正式實施。對此,業界多持正面態度,核心的「容許試錯」精神實為產官解套,為雙方的實際探索免去可能觸法的風險,是對科技創新支持金融發展的鼓勵。

我們正處在一個新舊交替的偉大時代,創新必然有試錯的學習過程。監管的責任是營造這樣的學習環境和氛圍,避免過度干預市場,讓改變得以潤物細無聲。面對眼前政策紅利,對金融保險業和網路科技業而言,都是提升客戶體驗、實現彎道超車、擴張企業邊界的最佳時機。最終,成功的基因融合方能帶來嶄新的「網路金融業」。

台灣在第三方支付和Uber議題上衝突不斷,這是因為網路科技和相關行業、監管各有不同立場,也不是台灣獨有的現象。與網路業不同,金融業和金融監管認為金融科技(FinTech)首先帶來破壞和擔憂,接著才是機會和期待。不過,過去的矛盾和衝突,卻也為我們梳理出未來網路金融的可行發展路徑。

金融創新,大多來自其他科技領域的跨界。以保險為例,當面對共享、自動駕駛、物聯網等新經濟時,所面臨風險的改變,必然要使經營風險的方法隨之改變。對傳統金融而言,既有的門市(服務和業務拓展據點)、業務員(直營隊伍)、中介(第三方合作代理)、電銷(電子化通路)等發展模式何去何從,是轉型同時必須考慮的議題。

當金融走向網路:學習網路思維,從營銷和產品著手創新

金融可以從自身的網路化和網路應用開始,一方面學習如何服務網路新生代,同時思考如何從網路獲取非金融用戶。當金融走向網路,從節約營運成本、提升通路效能、提高服務質量,用「網路為金融插上翅膀」的思維來看網路,是比較務實的。以保險為例,從售前、售中到售後,網路正促使保險從「銷售、產品、技能」向「服務、客戶、專業」轉變;跨業衍生的「綜合金融」,一種交叉銷售、增強客戶黏性的銷售策略也正在興起。

專業的提升,讓過往奉行產品銷售和大數法則的一般業務員,向提供客戶解決方案和學習大數據法則的理財規劃師轉型。產品電子化、手機和應用的普及,提高了獲客的便利性和競爭格局。部分較早接受網路的公司,正把擾民的電話銷售,轉型為網上獲客、電銷促成的「網電模式」;把缺少效能的直銷,轉型為網上獲客、業務員促成的「O2O模式」;同時發展電子化工具和應用,協助業務員在團隊、客戶、展業、服務等方面做好管理;並通過行動設備,為客戶打造省時、省力、省心的服務體驗。

但是,插上網路翅膀的金融,原本的陸軍和海軍不會因此變成空軍。金融必得學習網路的思維,另建一支打擊面廣的網路空軍,以創新為雷達去發現藍海,實現彎道超車和企業邊界的擴張,這一點,我們將在日後分享。唯有跳出傳統思維,擁抱多元意見,不被過去的經驗束縛(尤其是成功經驗),不在原本的市場上廝殺,金融才不會視網路為跨業進來的攪局者和競爭者。

金融該怎麼創新?有模式、營銷、產品三種路徑,若考慮市場的接受過程和初期較小的投入風險,雖然影響較小,我仍建議從營銷和產品這兩個領域著手創新。創新有方法,也需要資源、時間、耐心,失敗的癥結往往在於傳統產業對短期KPI、投報率的要求,在過時監管的保護下,導致競爭力盡失。如何平衡財務上的「邊際思維」(只看到發展新創必須投入的資金)和戰略上的「全面思維」(看不到不投入所要付出的代價),這些個性化議題,需要公司領導層的智慧決策。

當網路走向金融:從跨業合作開始,找到痛點

反之,當網路走向金融,會發生什麼情況?以大陸市場為鑑,常見到對金融的不瞭解,對風險的無知無畏,為追求極致簡約的用戶體驗,挾用戶和流量以令金融,在市場瀰漫先試先行的氛圍驅動下,不良企業遂走向資金池騙局,最終破產或引爆社會事件也非偶發案例,早年的P2P和最近的互助會社,均是如此。因此,對網路業而言,體認金融是全然不同的跨業,有著嚴謹監管要求,不把過去的經營經驗和管理辦法直接照搬,是必修的課程和過程。

網路可以從和金融的跨業合作開始,一方面從第三方瞭解金融的核心價值,同時評估以自身資源要贏得哪個金融利基市場。以網路遊戲為例,遊戲的裝備、帳戶被盜,對玩家而言,無論是情感或時間,是不能接受的災難;對遊戲公司而言,無論是資料或商譽,是不能恢復的損失。如果你是玩家,該怎麼辦?如果你是遊戲公司,該怎麼處理?你有選擇嗎?痛點在哪裡,市場就在哪裡。2011年,全球首款「網遊虛擬財產責任保險」和中國第一個第三方網遊資料安全託管平台「寶物銀行」便在這樣的背景下誕生,網遊世界和金融的合作大門從此打開!

這個項目,從開始到上線花了九個月時間。由於項目的推出,遊戲的保險市場需求開始受到關注,兩年後中國政府開放個人購買虛擬財產損失保險,遊戲公司和遊戲交易平台在2C的網遊保險市場開始進入規模化階段。之後,隨著第三方支付、網路保險公司等「新金融」的進一步開放,網路業者對金融的參與也呈現多元的發展。

台灣的第三方支付,過去認為金管會的政策偏向銀行且開放滯後,造成發展受限,且在本土第三方支付還沒有機會成長之際,便率先開放外籍兵團進來,導致處境更加艱難。網路業過去的業務和金融八竿子打不著關係,從未想過有一天被金融監管,也從未被監管,一旦做第三方支付,要跨入金融,便要面對金融監管,這同樣是一個痛苦的思維轉變過程。

創新必然有觸法的風險,剛開始只能在灰色地帶遊走,找出雖不適法卻也不犯法的辦法;但「金融八法」即將為金融創新的可能觸法解套,為有志之士提供一展拳腳的機會。面對過時的法規,過去第三方支付的抗爭抱怨是必然也有其必要性,但機遇已然來臨,網路業與其讓機會流失,若能把握這次「金融八法」的開放契機,豈不更好!

當金融和網路相遇,無論向左走或向右走,我相信要比不走來得好吧!

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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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