牙醫師創辦的P2P平台Toss,成為韓國第一家FinTech獨角獸
牙醫師創辦的P2P平台Toss,成為韓國第一家FinTech獨角獸
2018.12.10 | 創業

雖然擁有超高的手機、行動網路普及率,不過韓國銀行監理法規很嚴格,為了防止財閥勢力擴張,禁止單一科技公司在金融機構的投資超過10%、電信公司超過8%,讓金融科技(FinTech)產業發展受阻。

南韓金融監督委員會(FSC)在2015年鬆綁相關規範後,陸續發出執照開放K-Bank、Kakao Bank這兩家業者辦理純網銀業務,也讓各類金融科技新創相繼迸發,金融服務平台Toss就是其中之一,本周他們宣布獲得新一輪8,000萬美元的融資(約新台幣24.8億元),讓公司估值一舉上升到12億美元,成為南韓第一隻金融科技獨角獸。

牙醫創業家,一腳跨進金融科技領域

2015年推出的Toss,是一個提供P2P支付服務的平台,創辦人Lee Seung-gun本來是一名牙醫,因為看見南韓線上銀行服務的落後,意識到行動支付背後潛藏的龐大商機,才因此創辦Toss。

Toss的母公司Viva Republica曾分享,過去若是要轉帳1萬韓元,大約需要在介面上點擊37次才能完成。Toss把本來繁瑣的線上轉帳流程,精簡到指須三個步驟,輸入收款人姓名、銀行帳號後,接著填寫金額、密碼,經過身分驗證後就能完成,大幅解決了過去線上金融操作的不便。

過去因為南韓當局在監管上相當嚴格,讓Toss在上線的第一年只拿下60萬的下載量,如今全南韓5,147 萬人口中,就有1,000萬人是Toss的用戶,平台也提供包括貸款、信用評分管理,保險等,超過25種服務。

南韓第一隻FinTech獨角獸誕生

Toss的母公司Viva Republica在本周一宣布,已經完成8,000萬美元新一輪的融資,目前公司估值上升到12億美元,成為南韓第一隻金融科技領域的獨角獸。

最新一輪的融資由矽谷風險投資公司凱鵬華盈(Kleiner Perkins),以及Ribbit Capital領投,「南韓擁有年輕、大量熟悉科技的人口,潛力其實蠻大的,該國金融機構每年在線下,可以產生將近5,000億美元的收入,數位金融服務絕對只是剛開始而已。」Ribbit Capital合夥人Nikolay Kostov說。

事實上,今年六月Viva Republica才剛獲得4,000萬美元的D輪融資,由新加坡主權財富基金(GIC)、紅杉資本(Sequoia China)領頭,若加上本周最新一筆融資,Toss已經陸陸續續募集大約2億美元的資金,Toss創辦人Lee Seung-gun先前受訪時曾表示,明年(2019)的目標是募集1億美元資金。

不畏Kakao競爭,著眼東南亞市場

中國、新加坡等亞洲經濟體都全力衝刺金融科技領域,反觀2018年南韓人均GDP將超過3萬美元,加上手機普及率、網路覆蓋率都相當高, 卻因為嚴格的金融監管限制了金融科技產業。

不過這樣的情況正在翻轉中,Lee Seung-gun先前曾預估,預計到了今年年底,南韓銀行系統所有P2P的轉帳,有10%都將透過Toss處理,這樣的規模幾乎跟南韓傳統大銀行處理的量差不多。

fintech
Toss 創辦人Lee Seung-gun先前曾預估,預計到了今年年底,南韓銀行系統所有P2P的轉帳,有10%都將透過Toss處理。
圖/ shutterstock

展望未來,Toss 將面對南韓網銀Kakao Bank的競爭,Kakao Bank是由南韓最大通訊軟體KakaoTalk延伸發展出來的產品,跟台灣LINE純網銀的發展軌跡類似。去年七月正式展開營運,成為南韓第二家純網銀,投資者包括國民銀行、eBay、騰訊等公司,站在Kakao Talk的基礎上,Kakao Bank一成立就等同擁有南韓7成以上的潛在用戶。

Toss母公司Viva Republica創辦人SG Lee 認為,兩家公司著眼的重心不同,因此並不擔心Kakao的競爭。這次募集到的資金,Toss將會用來拓展業務版圖,特別是東南亞市場,「到明年底的時候,我們相信可以拿下大部分有使用金融科技服務的南韓用戶,」Lee Seung-gun說:「因此,我們必須放眼南韓以外的市場。」

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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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