繼證券和虛擬貨幣之後,LINE再跨足保險市場
繼證券和虛擬貨幣之後,LINE再跨足保險市場

繼今(2018)年1月成立LINE金融公司(LINE Financial Corporation)之後,LINE在短短三個月間,陸續又啟動了多項金融布局,而最新則是宣布與日本保險公司Sompo Japan Nipponkoa Insurance聯手展開壽險之外的保險業務合作。

跨足金融,LINE陸續填滿四大版圖

憑藉著在日本有高達7300萬月活躍用戶數的龐大使用者基礎,LINE對金融市場有不小的野心。除了LINE本身已經有LINE Pay這個單季交易規模可以上看千億日圓的行動支付工具,另外LINE成立的LINE金融公司底下,則是已經計畫投入資產管理、保險、信貸,以及其他新興金融業務這四大項目。

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LINE Pay今年第一季的交易量達1730億日圓
圖/ 吳晴中/攝影

首先在資產管理這個大區塊可以分成兩部分,其一是LINE在今年1月已經宣布投資日本新創網路投資公司FOLIO,目標是合作推出下一世代投資服務;而另一塊則是計畫要和日本野村控股以設立合資公司的方式發展LINE證券業務。

而今(25)日LINE金融公司則是在保險業務傳出新進展,宣布合作對象為日本保險公司Sompo Japan。目前雙方透露的細節不多,但基本上LINE主要可以為這個合作帶來廣大的行動用戶,而Sompo Japan除了有保險產業的專長,內部也設有數位實驗室SOMPO Digital Lab,在技術面也可以出一分力。

但現階段還只能說雙方的目標是推出以智慧型手機為基礎的新型態非壽險類的保險服務,預計在今年內就會開始試行。

而在LINE金融鎖定的四大領域中,信貸業務目前則是還沒有太多進度,看來LINE似乎不打算採取和外部結盟或合資的方式,而是會自己獨資成立子公司。

另外最後一項新興金融事業方面,LINE已經向日本監理單位申請虛擬貨幣交易所執照;而「其他服務」則是還在準備中,也留給市場一點想像空間。

日本布局加速,台灣尚不明朗

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LINE台灣今年3月宣布在台灣會有LINE Finance金融計畫。
圖/ 蔡仁譯攝

整體來說,才短短半年時間不到,LINE金融已經陸續填上保險和資產管理這兩大塊拼圖,或許很快在虛擬貨幣交易也會有進展,不難感受到LINE對金融市場的積極程度。當然,在新服務還未正式上線前,現階段也還只能說是逐步完成前期準備工作,實際上會不會對既有金融產業帶來衝擊,還需要一點時間觀察。

此外,上述這些金融服務都還是以日本市場為主,而台灣方面,上個月LINE台灣已經宣布會有LINE Finance計畫。這項計畫是由目前擔任LINE Biz Plus北亞金融董事的劉奕成負責主導。不過截至目前為止,LINE在台灣金融市場似乎還沒有揭露比較具體的計畫和作為。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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