把資料權還給人民,開放銀行將如何改變你我生活
把資料權還給人民,開放銀行將如何改變你我生活

過去銀行都把客戶資料視為重要的商業資產,近年在開放銀行(Open Bank)的浪潮下,可以把這些資訊解放開來,讓你我有機會接觸到不同的金融資訊以及產品。而究竟開放銀行可以為一般民眾的生活帶來什麼改變呢?

解放客戶資料,開放銀行正崛起

開放銀行(Open Bank)指的是在取得消費者同意後,透過應用程式介面(API)與其他銀行或是第三方金融業者的合作,藉由取得消費者資料,提供更加個人化的金融服務,是金融科技發展的一大突破,像是香港、澳洲、英國、以色列、墨西哥等國政府,近年都陸續在推廣開放銀行概念,台灣的金管會也正在積極研議開放。

歐洲從今年一月開始執行最新的PSD2指令(支付服務指令第二版,the Second Payment Services Directive),要求歐盟會員國都需將此規範納入法規中。PSD2的重要意義,在於強制要求銀行提供Open API, 把過去被銀行視為重要資產的客戶資料解放出來,以API的方式授權給第三方業者使用,讓銀行業者再也無法獨占這些資料。

不過解放客戶資料,不免讓人擔心資料保護問題,目前歐洲的作法會將客戶資料通通加密,且只有在主管機關監管下的公司才可以使用資料,過程中通通會記錄追蹤,當傳統銀行面對數位轉型的挑戰時,開放銀行更被視為重點的數位戰略之一。

民進黨立委余宛如
民進黨立委余宛如談到,Open Banking(開放銀行)是需要跨部會解決的。
圖/ James Huang 攝影

從開放銀行資料做起,香港循序漸進推動

正因為如此,台灣金融研訓院與FinTech產促會,上周共同舉辦「FinTech產業策略論壇 」,民進黨立委余宛如談到:「Open Banking(開放銀行)是需要跨部會解決的,」她說:「立法院未來會督促國發會、金管會等跨部會合作,尋求跨黨派支持。」FinTech產促會理事長楊瑞芬則提到,發展數位經濟是一條非走不可的路,開放銀行資料,是要讓消費者資料權回到人民手中。

金管會資訊服務處處長蔡福隆則建議台灣可以參考香港的做法。今年七月,香港當局開放API框架,讓50 組金融數據讓第三方平台使用,依照香港金管局的規劃,會先從開放銀行產品與資料開始做起,大約一年後開始接受銀行產品申請服務,才會慢慢進入真正的金融交易,以「循序漸進」的方式讓業者民眾慢慢熟習開放銀行運作。蔡福隆認為這不僅可以促進產業彼此競爭,還能刺激金融業者推出更多創新服務。

澳洲腳步快,直接運用在金融商品

位於南半球的澳洲,今年四月已經通過消費者資料權立法,最快在明年7月會開始推行開放銀行政策,跟香港漸進式的發展不同,是可以立刻運用在金融商品上的,現階段已經有部分FinTech公司、銀行陸續展開測試。

澳洲政府金融科技諮詢委員會主席Scott Farrell,是澳洲推動開放銀行幕後的重要推手,他分享澳洲之所以能在政策上快速展現決心與效率,是因為曾擔任過財政部長的現任總理史考特·莫里森(Scott Morrison),本身對於FinTech就有深刻的了解,且上任以來史考特·莫里森維持每2~3周固定跟專業顧問商討金融科技政策的習慣,才能讓澳洲在金融上快速的轉型。

2018 Fintech產業策略論壇
台灣金融研訓院與FinTech產促會,上周共同舉辦了「FinTech產業策略論壇 」,探討台灣的開放銀行資料的發展契機。
圖/ FinTech產促會

他在演說中舉例,澳洲人要改變投保的保險公司很麻煩,一大堆的文件資料都要重寫,未來在開放銀行的政策下,可以將客戶資料上傳到API中,未來保險公司可以直接把資料傳給新的保險公司,「以後只需要在手機上點一點,用生物辨識通過驗證後,就能完成轉移投保程序。」因此Scott也建議台灣在訂定開放銀行相關規範時,一定要邀請各方專家、FinTech業者討論,才能開發出最符合第一線應用的制度。

行動世代的浪潮下,消費者普遍會跟多家銀行往來,對品牌的忠誠度逐漸降低,不少傳統銀行業者或許會把開放銀行視為一種競爭威脅,台灣金融研訓院金融研究所所長林士傑認為,與其說是競爭,開放銀行更像是一種面對新時代的解決方案,在傳統銀行業者若不改變營運模式,恐怕很快就會被淘汰。

關鍵字: #API #開放銀行
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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