讓人人都能享受金融服務,看純網銀浪潮下的商機
讓人人都能享受金融服務,看純網銀浪潮下的商機

網路銀行早就是現代銀行的基本配備,過去十年,傳統銀行已經把存款、匯款、貸款這些基礎的功能網路化,基礎的交易功能早已不再需要實體分行。

新型態的「純網銀」可不是單純把銀行網路化這麼單純,純網銀之所以受到關注,是因為可以在完全沒有傳統銀行框架、包袱下,重新定義人與銀行的關係,以及金融在你我生活中的角色,在全新的經營思維下,哪些商機是純網銀的關鍵優勢呢?

建構生態系服務,成為純網銀的利基

傳統的金融服務並非人人都能享受到,根據KPMG安侯建業的報告,有將近73%的東南亞成年人是沒有銀行帳戶的,也只有三分之一的中小企業具有貸款資格和擁有信貸額度。

純網銀的目標就是瞄準一般大眾,因此有好的用戶體驗就很重要,國立台北商業大學商業設計與管理系副教授溫明輝指出,在設計產品時,必須把使用者需求、商業價值性、技術可行性這三件事情放在一起思考。而好的用戶體驗不一定要靠多先進的技術才能滿足,提供消費者真正需要的服務才是最重要的。

ONLINE BANKING
溫明輝認為,純網銀必須具有資料導向思維(data-driven thinking),透過API串接跨域服務架構,創造出來的生態系服務。
圖/ shutterstock

溫明輝認為,純網銀必須具有資料導向思維(data-driven thinking),透過API串接跨域服務架構,創造出來的生態系服務,才能成為純網銀跟一般商業銀行差異化的利基。串接第三方服務的好處,是可以讓消費者不必回到銀行網站主體,也能便利的使用銀行服務。舉例來說,用戶可以直接在通訊軟體中完成轉帳,不必再透過網銀或是手機App。

除了方便,只要生態系中的利益架構設計的好,任何跟銀行合作的企業,可以投入擴張服務,讓用戶持續成長。溫明輝認為,生態系並沒有一定的營運模式,完全是一個與時俱進的系統,生態系的目標是要讓銀行看似無形(invisibile banking),讓金融服務不鑿痕跡的出現在生活中。

純網銀商機:普惠金融、電商融資業務、AI監理科技

少了舊有體制的束縛,純網銀可以具體革新的業務、商機在那裡?對許多旁觀者來說,恐怕都還是有點模糊不清的。

台灣金融研訓院金融研究所所長林士傑觀察,許多低度銀行服務(underbanked)族群,因為沒有信用紀錄、利潤貢獻也不高,並非傳統銀行業者想積極獲取的客群,既然純網銀目標是要服務一般大眾,要投入的信用系統建置以及獲客成本也不會太少,林士傑建議,這部分可以跟傳統銀行業者合作,開發普惠金融信用風險機制,以及AI微型融資。如此一來,能讓消費者把開放銀行資料,拿來增強個人信用,這些資料可以一起列為與傳統銀行往來的信用評分項目,透過信用連線來降低兩者的信用風險成本。

另外,純網銀也能建置大數據電商融資平台資料庫,開發電商融資業務,林士傑分享,當電商業者提出融資需求,電商融資平台取得授權後,可以到後台獲取經營大數據,透過這些數據來做信用風險評估,分析經營風險以及還款能力,純網銀可以提供比較低利率,或低低押擔保的貸款,最後再藉由平台控管還款來源。

林士傑
在重要的資安議題上,林士傑認為純網銀必須解決「遠端非自願性開戶風險」、「數位客戶KYC」兩大問題。
圖/ Rakuten

在重要的資安議題上,林士傑認為純網銀必須解決「遠端非自願性開戶風險」、「數位客戶KYC」兩大問題,必須注意今年上路的歐盟法案《第二號支付服務指令》(PSD2),這項法案能降低金融服務市場的門檻,不只要求開放銀行資料,也提出更嚴格的安全規範跟要求,更不用提嚴格的個資法GDPR,讓各國對網路個資保護的意識更強,這點,對純網銀經營也是不容忽視的挑戰。林士傑認為,未來資安稽核追蹤機制、多重設備驗證搭配第三方授權,以及AI監理科技等,都是純網銀資安技術發展重點。

最後,純網銀跟傳統銀行業者,可以透過建立一個開放銀行平台相互合作,能讓用戶開設一個可以一站式完成存款、貸款、信用卡、保險、外匯、基金投資、理財的純網銀帳戶,雙方透過分潤模式共享收益。

林士傑認為,在考量到商業機密、網路個資保護的前題下,純網銀主要股東以及策略聯盟夥伴,能否將龐大資源順利整合,會是發照後值得觀察的挑戰。純網銀不只是新銀行,更是新場景、新商業模式、生態系的推動者,必須妥善的應用AI、開放銀行,並與FinTech業者強化資料應用,才能在新科技的浪潮下,創造出不同以往的產品跟服務,進而吸引消費者願意開放資料,創造出新的資源分享市場價值。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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