說穿了,我們其實也沒那麼討厭銀行 ── 究竟誰是Fintech新創革命的主要玩家?
說穿了,我們其實也沒那麼討厭銀行 ── 究竟誰是Fintech新創革命的主要玩家?

說穿了,我們其實也不討厭銀行。

如今Fintech的定義這麼廣,有這麼多類型,雖說,Fintech就是運用科技手段使得金融服務變得更有效率,但它充其量就只是個「工具」。怎樣類型的Fintech能有機會有朝一日取代銀行?

先說近幾年常聽到的LINE Pay、Apple Pay、Android Pay、台灣Pay等,名稱看起來都是「XXX Pay」,但本質上卻有相當大的差異。以Apple Pay而言,說穿了,它們其實是藉由科技,讓銀行(信用卡)的付款變得更便利。與其說是銀行的競爭對手,不如說是一個銀行衡量決定要不要加入的新通路、讓發行的信用卡有更多被使用的機會。而Apple的最主要目的,也是提供手機使用者的更好的用戶體驗,以賣更多的手機。LINE Pay並沒有手機可以賣,所以想當然爾,經營的目的必然跟Apply Pay有本質上的差異。

但這篇文章的重點不在探討這些Pay的差異,本文想要討論的是,若往後看5到10年, 什麼是Fintech能夠翻轉數位金融的最關鍵營運核心?

數位金融革命的主要玩家,其實是「能夠吸引錢Parking的那些Fintech」

什麼是Parking?

銀行成立的最初,最簡單的吸引錢Parking的方式,就是提供存款、支付利息,吸引客戶把錢parking在銀行。

而隨著「環境」與「科技」的夾擊,產生不同的需求,而 各式各樣的Fintech順勢而起,供給各式各樣讓錢Parking的理由

世界前10大Fintech獨角獸,服務內容不出以上這些範疇。

他們最大的共同特質就是: 有大量的金錢願意Parking

或許大家不覺得自己的錢在「Parking」,覺得只是自己的錢被Fintech「經手」的概念,去去就走。

但對這些Fintech來說,使用者這些因為他們的服務而進進出出的錢,形成一個不斷成長的「動態平衡」── 除了滋生的利息歸這些Finteh所有之外,經手過就能套利,不論是在手續費、匯兌上,都有獲利的空間。

Parking的下一步:讓錢停留更久、創造更多使用情境給你、從中再繼續獲利

當Fintech的服務類型是吸引錢的Parking為主要目標之後,Fintech也會思考如何讓錢「 停留得更久 」。

因為當錢停留更久,就能創造更多使用情境,再繼續獲利,形成正循環。

但取得初步成功的Fintech,該如何採取行動以延伸Parking帶來的獲利呢?

答案是,當起「 類銀行 」。

最直接的方式就是申請銀行執照,提供一些銀行才能從事的服務。例如歐洲金融獨角獸Revolut,是個「Global Money APP」,由外幣匯兌服務起家,目前已有3百萬用戶。Revolut目前正等待銀行執照核可,準備擴展服務,提供使用者在APP中申請小額信貸與投資交易。

但是由於申請銀行執照耗時費力,資本及法規要求高,因此許多Fintech退而求其次,選擇繼續只用門檻較低的E-money執照,但藉由Partnership的方式,擴展服務的內容。例如TransferWise選擇與有執照的德國Wirecard合作,發行萬事達無國界金融卡。

更深入一點的說,因為E-money執照,如今你經由TransferWise匯入英國的錢,已經可以停留在TransferWise的帳戶中,不用非得在傳統銀行如Barclays、Lloyds等特別開戶了。

加上有金融卡可以做日常生活的支付,所以就算TransferWise的帳戶不支付利息,也不受存款保險的保障,但對許多短期工作者或學生來說, TransferWise 已經可以是他們的「銀行」了

除此之外,Fintech業者還有其他可以讓錢Parking的理由嗎?

總地來說,我們可能會覺得,能夠讓錢Parking的理由,Fintech應該都想過、也在做了。甚至電商也看到讓錢Parking的好處,開始提供各式電子錢包的服務。

但就當我們覺得已經沒有更好的理由讓錢Parking時,因為「環境」與「技術」的夾擊,新的Parking模式其實不斷產生,好的理由不斷生成,讓消費者有理由把錢從銀行轉出去

例如最初因為保加利亞與德國存在高達4%利息差,而做出MVP(minimum viable product)讓德國人可以輕鬆存款至保加利亞的Raisin,如今已是歐洲最大的「跨國存款平台」,經手的存款金額超過60億歐元。目前也成為某些負利率歐洲國家退休人民,想做一些低風險投資(至少是正利率吧)把錢parking的平台。

或是PENTA──專注只服務「中小企業(SME)」與「新創公司(Startup)」的「利基型數位銀行」── 雖然說是銀行,竟也不急著做最賺錢的貸款業務,反而一切以客戶需求為主,把Feature Roadmap公開放在Trello上讓使用者投票,表達他們最想要的銀行功能。同時也解決新創客戶事業剛起頭、沒CFO、沒時間與人力跟傳統銀行慢慢紙本傳情的這些痛點。

環境與技術不斷更迭,只要Fintech針對的角色跟使用的情境限定能夠明確:「 我針對的使用者是誰 」,「 在什麼情境底下 」 ,能夠「 讓他們把錢放在我這邊做Parking 」── 數位金融的世界持續都還有新興玩家加入的空間。

對新興Fintech來說,有時候限定的範疇太小,要做的事情太過「Niche」,動態平衡長不大,容易馬上遇到瓶頸。

而對銀行來說,現在有著最齊全的服務項目,但若每項都在使用者體驗上差Fintech一些,就可能逐漸失去一些讓錢Parking的理由。

最極端的情況,是未來的投資、支付、轉帳、匯兌這些有獲利空間的服務,都出現比銀行更好的選擇,於是銀行淪為所謂的Lazy money停留的地方。

在未來,所謂的「銀行」,比的不是服務項目的齊全。

在未來,只要錢願意Parking的地方,就是銀行。

本文由立馬度授權轉載自其個人網站

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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