AI成為下個支付寶?政策與資本助瀾,AI獨角獸商湯搶食台灣市場
AI成為下個支付寶?政策與資本助瀾,AI獨角獸商湯搶食台灣市場

今年一月,中國商湯科技執行長兼共同創辦人徐立特別來台演講,背後原因在於準備和精誠資訊合作,將電腦視覺技術引進台灣手機品牌與零售業。

台灣可能對商湯不熟悉,但其以人臉辨識等電腦視覺演算法著稱,在對岸名聲響亮,名列CB Insight全球前百大,中國前七大最有前景的AI公司,中國移動、銀聯、華為等都是其客戶。已經走到C輪階段,估值高達30億美元(約新台幣870億元),在2017年七月募集B輪資金時,以4.1億美元,創下全球AI領域單輪融資最高紀錄。「商朝是中國有文字記載的第一個朝代,我們希望代回那個時代的突破。」徐立談起公司的命名淵源。

頂尖學者創業闖天下

「商湯」的湯字,源自創辦人湯曉鷗。湯曉鷗現任香港中文大學信息工程系教授,以GaussianFace、DeepID、DeepID2等人臉演算法聞名,著作等身,曾獲得2009年國際計算視覺與模式辨識會議(CVPR)最佳論文獎,他是該會議創會以來第一個獲獎的亞洲論文。而後湯曉鷗所帶領的團隊常在該會議發表論文,且多次打破臉部辨識數據庫(Labeled Faces in the Wild)的準確度紀錄,湯曉鷗也曾擔任微軟亞洲研究院視覺計算組主任,和微軟合作申請的專利超過40項。

此外,湯曉鷗桃李滿天下,旗下多名學生成為電腦視覺技術公司的創業家,商湯執行長兼共同創辦人徐立也是湯曉鷗的學生,科技部長陳良基也對湯曉鷗印象深刻。

「看商湯的例子,感觸很深。在台灣與商湯同級的技術,在科技部的補助計畫中就有一大堆,而且個個號稱技術比他們好。但,我們的教授,把技術發表在國際會議後就沒心力往下擴張效益,學生只好自尋出路,好一點的留下來當長期的博士後。」陳良基在其Facebook中寫道。

如何與Google、Amazon一較高下?

在群雄並起的人臉辨識領域,技術要成為全球頂尖已不容易,而要往下走找到核心商業模式讓「AI產業化」更是一大挑戰。因此除了技術創新,商湯主要從「商業模式創新」中著手,也就是說,商湯和支付寶一樣,利用中國廣大的市場和法令機會作為商業模式的嘗試。

1.不比演算法大平台,拚商業模式創新

「中國在人工智慧技術上還是美國的跟隨者。」徐立坦言,但他話鋒一轉,「我們在商業模式創新上有很大的機會。」純論AI技術,電腦視覺中的人臉辨識演算法平台,美國巨頭仍是全球佼佼者,中國新創難以披敵。舉例來說,Google GCP、Microsoft Azure與IBM Watson等服務,利用豐沛雲端資源的將AI演算法雲端化「通用」成基礎設施,以大平台快速輸出全球,希望巨大的使用量,撐起國際AI生態帝國。

但就和支付寶一樣,中國廣大13億同質文化市場成為中國AI新創最好的練兵場地。2004年推出,緣起第三方支付的支付寶並非全球首創,Paypal早在1998年就推出雷同服務,走在前面,但支付寶從第三方擔保開始,十年時間走出了餘額寶與芝麻信用分等創新模式。

商湯等新創引領的人臉辨識技術也有異曲同工之妙。商湯人臉辨識演算法握有重要專利,但商湯不硬碰硬,和美國科技巨頭較量演算法平台,而透過B2B2C的模式,快速「落地」各個垂直領域,如新零售、安防監控與照相等各種場景,如與蘇寧易購合作無人店,與京東金融與招商銀行等業者合作金融身份認證系統,與深圳政府合作安防監控找人找車,與小米與華為手機合作智慧相簿系統,並且為今日頭條與快手等公司打造人工智慧引擎。

讓技術快速落地成為商湯近三年營收快速增長主因。徐立並沒有透露商湯最新營收數字,但根據德勤-香港高科技高成長20強數據,商湯科技2014年至2016年三年平均營收增長超過3000%。雖然這些商業模式「變現」力道還很弱,許多服務甚至沒有盈利,但商湯在市場上口碑響亮,投資人追捧,光是2017年的C輪融資就達到4.1億美元,成為湯商重要金援。

2.人臉辨識還沒有在監管的方向上

另外,和北美與歐盟國家比較起來,中國對於個資法與隱私權限制較為寬鬆,也成為人臉與物件辨識等技術公司一個發展好機會,這和支付寶在中國發展時,金融法令對於互聯網業者跨足金融領域,管制並不嚴格有相當相似。

「政府先讓企業做了再說」徐立說,由於人臉辨識還沒有受到政府監管,就像政府對於無人車的開放態度,先鼓勵企業大力發展,再來看有無系統性風險,等到企業成長茁壯,法令再收緊,留給企業巨大的發揮空間。

相較之下,北美的加拿大與歐盟國家對於人臉辨識使用相當嚴格,對人臉辨識的商用化質疑聲浪不斷。像是Facebook未經使用者同意,直接辨識照片人臉,遭批侵犯用戶的隱私權;更別說近日Facebook被踢爆任由「劍橋分析」違法使用5000萬用戶個資,以操控大選的醜聞。加上,歐盟國家將在5月底施行史上最嚴格的個資法(General Data Protection Regulation,GDPR),這些都是美國科技巨頭企業推展人臉辨識的一大阻礙。

但人臉辨識技術被中國政府大力支持,如商湯與中國警政系統配合,將大量智慧錄影機採用在公眾場合。

商湯看台灣:AI支付後發優勢

人工智慧的發展才剛起步,說要找到可靠的獲利模式或成為下一個支付寶可能太早,除了技術優勢,商湯還有充裕資本、廣大市場與較為寬鬆的個資法與隱私政策等優勢可以打這場仗,陳良基就言,「商湯一開始創業,企圖心就非常大,業績也不斷擴大,尤其在中國,所有企業對新技術的導入應用,都是無所反顧的前仆後繼。反觀台灣,對任何新嘗試,常常不斷質疑,完全失去支持創新該有的熱情。」

在這樣的優勢下,商湯不僅死守中國本土市場,也積極地向香港、新加坡與日本等地擴展,目前營收有20%來自海外,而台灣也是商湯「出海」重要一站。「 台灣的支付主流還停留在信用卡時代,有機會直接跳過電子支付邁向AI支付,這是一種後發優勢。 」徐立說。商湯等業者的來台,也給本就競爭激烈的台灣市場人臉辨識商用市場新的視野與衝擊。

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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