理財機器人掀熱潮,從新創媒合會看台灣fintech趨勢
理財機器人掀熱潮,從新創媒合會看台灣fintech趨勢

一個產業中的新創發展,代表著該產業的創新能量是否充沛,25日登場的「Fintech Base產創業務暨募資媒合大會」,又能看出台灣在金融科技(fintech)發展的哪些趨勢?其中,在共21組參與新創中,光是財富管理領域的新創就佔了八組,大數據、人工智慧更是不斷被提及的關鍵技術。

理財機器人新創占1/3,社群力崛起

理財機器人市場大餅吸引不少新創搶進,各家廠商只能同中求異,讓自己的產品走出差異。不過有了產品,如何替產品找到用戶也是一大問題,如同金管會資訊處處長蔡福隆所說,和大型金融機構合作,仍是讓新創產品能更快實際被市場應用的方式,而這次就有不少理財機器人新創都採取B2B或B2B2C模式。

例如,主打智能投顧、量化選股服務的唐吉軻德,除了可建議用戶於特定區間應買入、賣出和持有哪些股票,也提供API(應用程式介面)供銀行業者串接。另一間財富管理新創銓智,則是利用演算法分析市場波動、從社群媒體和網路搜尋紀錄而來的客戶肖像等數據,推出更穩健以及更客製化的投資組合。

此外,社群影響力在金融產業中也越來越不可忽視,安永便推出可串接Line和Facebook的Chatbot Builder Framework,替金融機構打造理財機器人,有助於縮減銀行和券商處理客戶問題的時間,還能透過用戶Facebook和Line的使用足跡分析出用戶特徵,讓金融機構能提供更客製化的服務。

fintech新創共同點:解決資訊不對稱問題

除了財富管理,保險科技、P2P借貸新創也是該場媒合會的大宗。而這些fintech新創雖然各自在不同領域,但他們有個共通點,就是希望解決資訊不對稱的問題,降低資訊查找時間。

例如,群馥科技所推出的Fugle投資研究空間,就是以「搜尋」出發的證券資訊整合平台,介面較傳統證券理財工具更簡潔、客製化程度也較高。Fugle創辦人葉力維形容,過去的證券資訊平台就像是「書架」,而他們的目的就是要幫用戶找到他們需要的那本書。

由歐兔科技推出的保險資訊與保單管理平台Finfo,整合各家保險業者產品資訊,讓用戶自行搭配保單後,再由保險業者協助投保,等於是取代了保險業務員的角色,上線至今已有超過七千名會員。歐兔科技創辦人詹惟淳為保險業精算師出身,而讓他捨棄人人稱羨的職位和高薪、跳進創業的原因,是某天他發現,自己身為保險精算師,家人的保單組合卻很糟,其中,資訊不對稱就是主因,也是他想透過Finfo平台解決的問題。

另外,P2P網路借貸平台LnB信用市集,也是主打公平、透明的借貸環境。由於銀行不公開信用分數,借款人無從得知銀行放款以及還款利率的標準,相反的,LnB信用市集則是建立透明的信用評分機制,讓用戶知道自己的信用值多少錢,產品從去年上線至今已累積27,000名會員、申貸金額累計36億元。

國際新創參與,導入區塊鏈概念

值得注意的是,這次的新創投資媒合活動共有兩間國際新創參與,分別是來自新加坡的恆運財富HedgeSPA和英國的BlockEx。HedgeSPA專替金融機構開發投資機器人,曾被富比世雜誌稱為「雲端金融技術的市場攪和者」、並獲多項全球金融科技獎,此行除了尋找投資合作夥伴,一部分也是看中台灣軟體工程人才,目前已和清大產學合作,培養符合業界需求的fintech人才。

觀察到台灣市場對區塊鏈感興趣、但仍未有較有經驗的新創出現,英國新創BlockEx於今年初來台設立辦公室,主要產品為用區塊鏈發行和交易金融資產,簡單來說就是區塊鏈版本的證交所。不過礙於國內法規尚未開放用區塊鏈交易資產,他們目前先以區塊鏈技術顧問的角色,在支付、數位資產託管、資產轉移等方面協助金融機構導入區塊鏈。

總參與人數逾250人

Fintech Base產創業務暨募資媒合大會由台灣金融服務業聯合總會舉辦,今年已經邁入第二屆,共有21間fintech新創上台發表,吸引50家金融機構、40間創投天使業者參與,總參與人數為去年的兩倍、多達250人,號稱是今年全台最大規模的金融科技新創媒合會。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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