純網銀是金融數位轉型的加速器嗎?
純網銀是金融數位轉型的加速器嗎?

純網銀的議題已發燒許久,無論是由中華電信、兆豐金控、新光金控、全聯社等共組的國家隊、Line Finance、日本樂天集團等業者,都已遞件競逐爭取金管會準備開放的兩張「純網銀」執照,這些參賽者各具優勢,最後誰能勝出,應該在六月份就會揭曉!

根據KPMG所發布的「2018年FinTech100金融科技創新者報告(2018 FINTECH 100)」,在2018年的前100強金融科技創新者中,純網銀(Neo-Bank)佔了10家,在歐美地區的幾家純網銀,包含巴西的Nu Bank、英國的Atom Bank及Revolut、德國的N26等業者,便完成了五輪超過1億美元的募資;這些沒有傳統銀行包袱的純網銀業者,在產品創新(Product Innovation)和獲客(Customer Acquisition)等面向,以跳躍的方式超越傳統銀行的架構,快速發展前進,可見純網銀的蓬勃發展,全球皆然。

純網銀服務是數位發展浪潮下的必然產物

純網銀(Neo-Bank or Direct Bank)是以數位通路作為與客戶互動的唯一或主要管道,同時挑戰傳統銀行或其他金融服務機構的產品服務、用戶體驗或商業模式。純網銀乃是伴隨在網路及行動通訊與社群平台普及、Fintech金融科技發達等因素下,所發展出來的一種新型態的銀行服務模式。

在這個模式下,銀行服務的提供可以不透過實體的營業據點,有的甚至也不提供實體的ATM提款卡、信用卡等,客戶只透過筆記型電腦、平板電腦、智慧型手機、文字訊息、電子郵件等管道,直接獲得銀行的產品和金融服務;因爲沒有實體的營業據點,相關的營運成本及費用較擁有實體分行的銀行為低;近年來,傳統銀行的產品及提供服務的方式,也受數位浪潮的影響而有了根本性的改變,銀行的客戶透過虛擬數位通路,便可在線上進行許多金融交易與服務,而各銀行來自虛擬通路的業務量比重亦逐漸攀升,因此實體分行存在的價值大為減弱。

純網銀或數位銀行的服務特色

近年來國外的純網銀服務已逐漸發展為成熟的商業模式,並成為銀行提供金融服務的重要通路;在網路購物、第三方支付及行動支付所組成的產業生態系中,純網銀所扮演的金融服務提供者的角色也愈來愈重要。純網銀金融服務的特色:

  • 不需設立實體分行通路 ,擁有行員較少、成本低廉、管理單純、容易等優勢。
  • 與傳統銀行相較,純網銀的 服務地點不受地區及數量上的限制 ;服務時間不受一般銀行營業時間及例假日不開業的限制,全年無休,隨時都可提供服務;服務能量不受分行行員人數的限制,只要頻寬夠大,服務的客戶數遠較實體分行來的多。因此,純網銀在時間性、空間性及產能上佔有優勢。
  • 提供比傳統銀行 更具競爭的價格 來吸引顧客,例如更優惠的存放款利率及手續費等。
  • 由於網路技術及電子商務的發達,帶動了 網路購物第三方支付行動支付 等相關產業體系、技術、商業模式及跨界整合的發展。
  • 銀行服務數位化 ,無論是開戶、貸款、財富管理、客戶服務等,均朝向以數位化方式提供,例如運用生物辨識技術進行遠端身份識別、運用人工智慧方式進行貸款審核、以理財機器人進行投資理財建議等,都是未來純網銀會運用來提供銀行服務的核心技術。

純網銀對傳統金融業的影響

1. 實體分行通路正逐漸減少

網路及行動支付的興起及以人工智慧為基礎發展出來的智慧機器人正逐漸取代許多銀行行員的工作,無論美國、歐洲、大陸或台灣,許多銀行都正在或計畫縮減實體分行數量,以減少營運成本。純網銀及傳統銀行的數位銀行服務的導入,正加速實體分行的轉型及數量的減少。

2. 異業結盟大數據

為了全方位了解客戶的輪廓,建置多面向大數據資料庫,分析客戶於實體銀行、網銀、行動銀行及消費生活等通路之往來習慣、使用行為偏好及潛在需求,以便深入了解客戶需求,適時提供對的商品和服務,及與客戶建立長久穩固的關係。例如純網銀可以與網路購物平台合作,在取得客戶同意授權使用個人資料後,進行各類型資料建檔、交叉比對及分析,可以發展出不同面向的分析評估工具,協助找尋潛在客戶與商機。

3. 虛實整合是王道

雖然純網銀本身不提供實體分行服務,為因應客戶仍有「實體分行」的服務需求如存款,純網銀與郵局、便利超商、量販店、連鎖超市等合作,以代理銀行的角色,提供銀行收受存款、繳款、提款的服務,使得純網銀增加許多「實體」分行,達到虛實整合的服務提供,但是成本相對低廉。在台灣的銀行業除了思考裁減分行,增加網路及行動銀行的業務比重外,可以思考透過 異業合作 的方式,執行代收存款等類似代收代付業務,或其他簡易金融服務,無形中擴大了許多的營業據點。

4. 銀行轉型重點在科技,不在金融

Bank 3.0 的作者 Brett King 認為「 銀行轉型的重點在科技,不是金融! 」,未來的銀行已經不再是一個平台或是一個服務,而是我們每天的生活中的使用經驗。數位科技的進步,改變了我們原來使用金融服務的方法,也發展出新的作法與服務,一點一滴地改變我們的生活習慣。

純網銀的實例分享

1.Ally Bank

艾利銀行(Ally Bank)是美國艾利金融控股公司(Ally Financial)的子公司,艾利銀行沒有實體分行,客戶處理銀行事務全部仰賴線上服務,也就是網路銀行通路;銀行本身有三個事業群:銀行業務、汽車貸款業務及企業金融業務,其中艾利車貸業務是全美車貸市場的領導品牌之一;艾利銀行的競爭優勢就是利用獨特優惠直接的產品價格來改變產業的競爭生態,例如提供存、放款最優惠利率;車貸業務著重於廣泛的業務經驗以及提供同業無法匹敵的客製化的產品與服務組合。使客戶擁有輕鬆、簡單、聰明的金融服務體驗;艾利銀行雖然沒有實體通路,但透過以下的方式提供客戶最佳的金融服務:

  • 全年無休的客戶服務 ,客戶可以很方便地全天任何時間隨時透過電話、即時通訊聊天(live chat)或電子郵件與客戶服務專員聯絡。
  • 專家支援(Expert support) :客戶任何的服務需求或是疑難雜症都會由受過專業產品訓練的專員負責協助解決。
  • 即時告知電話等候時間(Call wait times) :當客戶致電客服中心遇到滿線時,系統會明確告知預計需要等候的時間,客戶可以依據下位可以接聽電話的時間決定是否繼續等候或稍後再撥,免去電話一直無人接聽,不耐等候的問題。
  • 提供「艾利智慧錢包 Ally Wallet Wise」 :線上理財教育訓練課程及現場直播活動,協助客戶如何精明理財,避免陷入財務困境。
  • 提供理財概論課程(Financial basics) :客戶可以透過課程了解有關預算、金融、投資、授信及汽車融資等知識。客戶可享有全天候無時差學習(24/7 convenience)。除了提供實用的工具與資源(Practical resources)外,線上課程還提供非常實用的教學影片、預算及財務試算表以及車貸還款金額試算等工具。

身為純網銀的艾利銀行的競爭優勢是:優惠的產品定價、方便好用且全年無休的網路銀行服務、專業的客服、生動活潑的客戶理財教育訓練平台、提供客戶高附加價值的服務,協助客戶業務成長,以及專屬社群經營等,都是艾利銀行可以勝出擁有許多實體分行的知名銀行的關鍵因素,也是目前數位金融時代的銀行及金融服務業者所必須擁有的核心競爭力。

2.Movenbank

Movenbank成立於2011年,由Bank 3.0一書的作者Brett King及一群技術專家、策略家、設計師、科學家及金融服務業專業人士等所組成設立,公司的主要經營使命在帶領金融業進入數位與行動的時代,迎合擁有數位能力客戶的需求,同時創造可以符合客戶生活型態的金融服務。

Movenbank提供給客戶一個全新的方式去管理金錢,結合Moven帳戶、卡片及App應用程式共同運作,就能幫助客戶了解及管理他們的花費支出。加入MovenBank只要透過幾個步驟,這些都靠行動電話操作即可完成:線上填表申請、手機下載App網路銀行應用程式、利用NFC手機以感應式(Contactless)刷卡消費、手機App可以幫助記錄及追蹤消費明細、透過App管理軟體可以提醒花費狀態與計劃之差異性,方便管理;此外,MovenBank還提供其他服務,例如提款免手續費,Moven有超過42,000台ATM提款機,提款皆免手續費;存款帳戶不收帳戶管理費,也沒有帳戶最低餘額的要求,帳戶都有聯邦存款保險的保障。匯款給朋友非常方便,只要用email 或訊息告知銀行,即可匯款,即便他們沒有Moven帳戶,亦即可以簡易進行自行及跨行轉帳。

3.Fidor Bank

德國的Fidor Bank成立於2009年,是一家沒有實體分行,只透過網路及行動裝置提供金融服務的數位銀行。Fidor Bank主要目標客群為數位化程度較高的一般個人及中小企業客戶個人金融、債券投資及融資服務,目前在德國已有超過31萬的社群會員。除了應用數位線上通路外,為與傳統實體銀行區隔,建立差異化服務,Fidor Bank結合社群、電子商務、行動等元素發展出「社群金融」(Community Banking)的商業模式。

Fidor Bank社群金融秉持著「Banking with Friends」的信念,將公開、透明及誠實的價值帶入金融服務,並透過社群媒體如Twitter、Facebook、LinkedIn、YouTube及SlideShare等直接與客戶互動,例如,Fidor Bank 利用客戶臉書(Facebook)上的按「讚」數量來決定貸款利率;此外,銀行善用社群互動的力量來幫助其他社群會員,也解決了客服中心人力不足的問題。Fidor Bank發展以網路為核心的金融業務,自2011起陸續與許多金融科技新創公司合作,例如德國網貸平台Smava、與電子錢包公司Hyperwallet合作行動現金服務、與bitcoin.de、Kraken合作提供比特幣交易服務、與Ripple合作推廣轉帳服務等。

  • Fidor Bank主要提供的業務:活期存款業務、提供透過視訊身份辨識的快速開戶服務、提供數位轉帳提款卡、運用App查詢餘額、提供優惠利率,無最低存款餘額下限要求。
  • 儲蓄債券 :提供客戶較高報酬的投資商品。
  • 社群金融(Smart Community) :Banking with friends。直接通過社交媒體與客戶進行互動,包括Twitter,Facebook,LinkedIn,YouTube和SlideShare。同時透過組建社群的方式,讓社群成員參與構建他們夢想的銀行。
  • 社群客服(Ask the Community) :任何有關產品或業務的問題均可向社群提問並獲得解答。
  • 社群投資諮詢服務(Advise Community) :社群提供投資建議。
  • 按讚(TipMe Button) :對於在社群中有幫助或有趣的貼文,會員可以按讚表示支持,客戶轉介銀行服務給朋友、於社群中提問與金融有關的問題、分享有用的產品服務資訊等,均可獲得獎勵回饋,取得優惠利率或優先試用新產品與服務。
  • 投資 (Investment) :與英國最大的理財機器人新創公司 Nutmeg 合作,優化產品與服務,協助客戶以較低的成本建構及管理投資組合。
  • 群眾募資 (Crowdfunding) :與群眾募資平台 Seedrs 合作,於銀行平台上提供客戶一個直接進入不同群眾募資平台的管道。
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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