銀行如何面對科技大廠搶進FinTech?盧森堡金融科技之家執行長:「抉擇成為分銷商或製造商。」
銀行如何面對科技大廠搶進FinTech?盧森堡金融科技之家執行長:「抉擇成為分銷商或製造商。」

近來區塊鏈、ICO這些名詞在金融科技(FinTech)領域喊得火熱,不過在十年內幫助提升金融服務的技術,恐怕不是這些。從務實面來看,傳統金融機構目前在創新上面臨什麼問題?未來幾年的金融科技趨勢是什麼,而台灣又有什麼機會?

盧森堡金融科技之家LHoFT(Luxembourg House of Financial Technology)執行長左巴瑞(Nasir Zubairi)日前來台時接受《數位時代》專訪,以他在金融領域逾20年的經驗,分享對上述問題的看法。

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圖/ 蔡仁譯攝

盧森堡將成為歐盟金融中心,成立LHoFT促進FinTech創新

金融創新環境友善、身為歐盟成員、高度國際化、可通多種語言等特色,讓盧森堡一直以來都是歐洲金融重鎮,且在英國脫歐後,盧森堡有機會取代倫敦成為歐盟金融中心。為此,盧森堡政府近來加速推動金融服務創新,在去年偕KPMG、德勤等約十間金融企業成立非營利的金融科技加速器LHoFT,盼扶植FinTech新創。

就像其他加速器,LHoFT除了提供共享辦公空間,也提供商業模式建議、導師和創投媒合等資源,對想進軍歐盟市場的海外團隊也會給予公司登記、簽證等協助,目前約培育10間新創,預計明年擴大規模。

擔任LHoFT執行長的左巴瑞,在金融領域有20年工作經驗,從全球最大外匯經紀商ICAP和銀行等傳統金融機構橫跨到FinTech領域,在擔任盧森堡LHoFT執行長前,曾在美國、英國、日本、新加坡、德國等國工作。不過走遍各國後,左巴瑞觀察到,全球金融創新上遇到的問題很類似,而銀行這類的傳統金融機構和金融科技新創又分別有自己的難處。以下為此次專訪紀要:

Q:銀行和新創在做金融科技服務時,分別有什麼優勢和挑戰?

銀行固守舊技術、不利於快速創新的環境,讓他們很難真正推出創新服務;花兩年打造一個產品,已經不再適用於這個市場。但銀行不會消失,他們的優勢在於經濟規模大,能招募到優秀人才、有進入資本市場的管道和巨大的基礎建設,最重要的是,有消費者的信任。

另一方面,新創優點在於創新動能強、採用敏捷式開發,但缺點是缺乏消費者信任、導致獲取用戶不易。我相信,銀行和新創彼此合作是未來的模式,發揮各自優勢,就能推出最完美的金融服務。

世界一直是如此運作的,就像經濟學中的「競爭優勢理論」,每個國家專注在自己擅長的領域,而國家間彼此交易、互相依賴,這同樣適用於金融領域。我認為未來銀行仍是提供FinTech服務的窗口,但這些創新服務則是由新創驅動。

Q:那銀行應該專注在解決什麼問題?

面對營收減少、毛利被擠壓,銀行的壓力越來越大。為了拓展新市場,銀行為符合監管也要付出很高的成本。我想,專注在縮減成本方面較簡單,銀行不要再什麼事都想做,而是專注降低為符合監管的企業成本(compliance cost),以及可減少營運成本的技術,如利用人工智慧、機器學習、大數據分析等技術打造自動化流程、打造更大的資料中心,讓系統運作更精簡流暢。

Q:對台灣fintech新創有什麼建議?

專注在擅長的領域,將硬體、製造業的優勢應用在金融服務上可以是一個機會。例如,保險業可用智慧手錶收集用戶健康狀態、心律、生活習慣等,以此提供客製化的健康保險服務。這次來台灣也有和10間左右的新創聊聊,歡迎他們到盧森堡發展。

Q:未來幾年的金融科技趨勢?

實際點看,未來的金融科技趨勢會是機器學習、大數據、可降低成本的自動化相關技術,以及各種透過行動裝置提供的金融服務。但我認為更重要、且已經在高速發展的,是由電商提供的金融服務產品。

例如,亞馬遜提供的支付和貸款服務,透過掌握賣家和消費者的交易數據,推出更符合需求的借貸方案,並整合在自家的消費經驗裡,成長迅速;又例如Uber,用戶只需要叫車、坐車,按個按鈕支付便自動完成;中國電商龍頭阿里巴巴旗下螞蟻金服也整合財富管理和投資服務,把交易場景從超市轉向投資基金市場。我相信未來的金融服務將整合進銷售中。

沒有人真的想借錢,他們真正想做的是拿錢去買東西,那為什麼不把借錢的按鈕整合進買東西的過程中?分期付款其實就是借貸,而把借貸的按鈕整合進結帳流程中,這正是亞馬遜在做的事。和銀行借錢至少要花半天、填一堆表單,但向亞馬遜借錢只需要一個點擊。還有一項大家最熟悉的例子——Apple pay,未來,用戶不用再需要知道他們用的是哪間銀行,只需知道服務本身。

面對來自電商和科技公司的競爭,銀行很快就會面臨抉擇:要全力支援這些服務供應商,或是加強自家技術和他們競爭;換句話說,也就是銀行要決定成為分銷商還是製造商。一直以來,銀行都覺得他們可以兼顧這兩種發展,但我不認為他們可以一次做好兩樣,或許其中一兩間可以,如高盛,他們最近才推出線上借貸平台Marcus。

Q:你怎麼看區塊鏈和ICO?

我相信區塊鏈絕對會做到令人驚奇的事,但還不到時候、且對金融產業而言不是完美的解決方案,首先面臨的挑戰便是很難符合監管。例如,按照歐洲法規,用戶可在刪除帳戶時可要求銀行刪除個人紀錄,但區塊鏈做不到這件事。

其次是容量問題,雖然700億美元的比特幣總市值看似很多,但在一般貨幣市場,每天有5.3兆美元的交易量,目前區塊鏈還無法即時處理這麼大量的交易。此外,專利也是個問題,很多區塊鏈服務為了區塊鏈基礎建設的專利互相控告,如果每件事都要用專利保護,那這項服務怎麼達到普及?

至於ICO,我不認為ICO會消失,但它們需要被監管。現在的ICO就像是巨大的騙局,有些公司募得上百萬歐元,但什麼產品都沒有、也沒有商業模式,不敢相信為什麼有人會相信這些人,一點道理也沒有,監管機關要介入才能保護這些人。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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