LINE Financial台灣籌備處成立,揭露純網銀業務第一步鎖定年輕世代
LINE Financial台灣籌備處成立,揭露純網銀業務第一步鎖定年輕世代

LINE在台申請純網銀執照進度備受關注,而今日LINE宣布台灣連線金融科技股份有限公司(LINE Financial)籌備處正式成立,負責在台純網銀執照業務。

而LINE Financial在台籌備處負責人劉奕成一方面預告純網銀發展方向,另一方面也澄清,他們不會自己做保險、證券、信用卡業務,而是和金融業者合作,扮演金融服務產品的分發方。

初期鎖定年輕人理財投資,主打遊戲化、圖形化

LINE今年1月在日本成立金融公司LINE Financial Corporation,負責密碼貨幣、保險、貸款等金融服務,而為因應台灣發展金融服務的法規,旗下LINE Financial台灣籌備處也在今日宣布正式成立,現階段任務為負責純網銀申請執照業務。面對外界的好奇,負責人劉奕成也分享LINE Bank未來可能的發展方向。

劉奕成表示,LINE若成功申請到純網銀執照,第一階段將鎖定年輕世代的理財投資服務,幫助年輕人存到第一桶金。他舉例,過去剛出社會的年輕人若想買小額基金,大部分金融機構不一定有相關服務,而這就是未來LINE Bank可切入的點。

面對在金融領域耕耘已久的傳統金融業者,劉奕成認為LINE Bank最大優勢在於延續LINE過去的使用者體驗設計經驗,將用遊戲化、圖形化的介面吸引用戶使用他們的金融服務。

LINE Financial
LINE Financial台灣籌備處負責人劉奕成表示,LINE Bank第一階段希望透過遊戲化互動教會年輕人理財投資,完成只有高端銀行客戶才能享受的資產負債分析服務。
圖/ LINE

而理財只是第一步,「場景金融」則是LINE更長遠的目標。劉奕成表示,他們將在交通、旅遊、購物、行動生活和海外生活等場景提供金融服務,初步會鎖定基金、壽險和產險這三種產品服務。

劉奕成舉例,像是在消費者買完機票後,透過好的介面和體驗買到旅遊平安險,就是一種例子,此外,像是交通工具的分期貸款、線上購物的貨物運輸相關保險等,也都是他們感興趣的領域。

他也提到,國外已有金融機構和商場合作提供無卡分期服務,透過商店銷售卡讓信用卡額度不高的年輕人分期付款,未來這些年輕人也會成為房屋貸款、財富管理的客戶,暗示這也是LINE Bank切入的方向之一。

LINE Financial
面對市面上的金融產品琳瑯滿目,LINE Financial台灣籌備處負責人劉奕成認為,交通、旅遊、購物、行動生活和海外生活等金融服務和產品,是LINE可以切入的點。
圖/ 周書羽攝影

沒有推保險商品、成立證券公司和發行信用卡的計畫

不過劉奕成強調,未來LINE Bank是金融產品和服務的分發方,而不是製作方,短期內沒有自己推保險商品、成立證券公司和發行信用卡的計畫。他表示,現階段的作法是將現有金融商品重新設計後再交給消費者,「我們希望能把好的商品、好的行銷方式,交給對的消費者。 」

儘管現在市場上已經有各家金融機構推出琳瑯滿目的服務和產品,但劉奕成認為,純網銀依然有其必要。他舉例,雖然過去燃料車製造商也開始發展電動混合車,但市場還是需要純粹的電動車。

「我們(純網銀)就是電動車,」他說,相信純網銀在「隨時隨地提供服務」上,還是有它的市場,「希望圍繞這些以手機為主、新一代人的生活。」

在台招募人才,法尊、風險管理、科技背景人才優先

發表純網銀計畫的同時,LINE Financial也宣布將在台徵才。劉奕成表示,在正式遞件純網銀申請執照前,籌備處預計招募到150人,初步鎖定法尊、風險管理等相關人才,先將洗錢防制機制建立好,科技方面則預計招募介面、資安、UI/UX工程師等專才,第二階段才會開放更多行銷類職缺。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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