全球獨角獸排行，FinTech含金量第一，靠陸企拉高平均值|數位時代 BusinessNext

全球獨角獸排行，FinTech含金量第一，靠陸企拉高平均值

在全球獨角獸中，雖然屬於金融行業的獨角獸數量僅排名第三，但若以估值來看，金融類別則以1,670億美元的總估值登上第一，而其中有近3/4的估值金額都來自中國FinTech獨角獸。

螞蟻金服、陸金所、京東等FinTech龍頭拉高均值

報告指出，中國FinTech獨角獸總估值之所以獨佔鰲頭，在於其FinTech類的龍頭目前仍屬於獨角獸階段，如螞蟻金服、陸金所、京東，也因此拉高整體均值。相較下，中國電商領域獨角獸的數量雖多，但電商龍頭多已上市，也因此現有電商獨角獸的平均估值較低。

報告分析，中國FinTech獨角獸崛起有幾點原因。首先，金融機構結合互聯網技術和業務，延伸出許多新興的金融服務業務模式。其次，擁有廣大的市佔率和用戶基數的互聯網龍頭，也利用自身優勢迅速推廣協力廠商的支付服務。

傳統金融擁抱金融科技，提升用戶數量

另一方面，傳統金融業龍頭也積極和金融科技業者合作，盼整合雙方資源提升用戶數量。

例如，中國農業銀行就利用百度在大數據和產品行銷的優勢，共同打造金融服務；中國銀行選擇和擅長大數據、雲端計算和人工智慧的騰訊合作，打造金融大數據平台；中國建設銀行與以電商生態圈為強項的阿里巴巴，在信用卡、支付領域方面合作；中國工商銀行則是選擇和京東合作打造完整的徵信消費金融供應鏈，包含金融科技、零售銀行、消費金融、企業信貸、校園生態、資產管理、個人聯名帳戶等方面。

而上述提到的網路巨頭，不只是金融科技服務的提供者，也同時是不少獨角獸的金主，並憑藉其流量和豐富業務量，幫助新創迅速打開市場。報告就指出，獨角獸將趨向「聯盟集團化」。例如，騰訊在金融領域就投資了陸金所、眾安保險、微眾銀行等，而阿里巴巴和螞蟻金服則是透過投資佈局，將各領域企業納入自家電商和金融科技的生態圈。

誰是下個FinTech潛力股獨角獸？

至於誰會是金融領域中的下個潛力股獨角獸呢？報告指出，在各種領域結合人工智慧發展出來的新興業務，將有很大的成長潛力。例如，以人工智慧輔助量化交易、將自動報告生成技術用於證券研究、將智能投顧結合資產管理，以及將金融搜尋引擎結合證券研究。

受惠於大數據、人工智慧、區塊鏈和雲端運算等新技術，勤業眾信估計，中國金融科技營收規模將在2020年從今年的6,541億美元大幅成長到1.97兆美元。

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

在技術面，具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組，包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」，以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」，以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

舉例來說，隨著生成式AI普及，客戶對於數位（助理）服務的期待更高，國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務，包含「升級版」智能助理–阿發，滿足客戶詢問複雜問題的需求，無論客戶提出什麼問題，都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結，讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。