看房、叫車、點餐一站搞定!星展攜手IBM,大玩「開放銀行」概念
看房、叫車、點餐一站搞定!星展攜手IBM,大玩「開放銀行」概念

看房子不是去找房仲、出門旅行不到OTA(線上旅遊業者)找住宿?這些乍看之下不符合現在日常生活場景的事情,卻可能因為開放銀行(Open Banking)而成真。

曾被《歐元雜誌》選為「全球最佳數位銀行」的星展銀行,早早就啟動轉型,推出全球最大的銀行API開發平台,儲備戰鬥糧草,麥當勞、FoodPanda、Grab都已經是合作夥伴。

看房子不必找房仲?API應用跟市井小民有何相關

開放銀行、API乍聽之下艱澀,跟市井小民非常有距離,IBM多年前就跟星展銀行合作API平台,創造不少成果。

「現在在新加坡看房子不必找房仲,在星展的官網就能瀏覽不動產資料庫,買房最重要的房貸,可以直接同步查詢。要旅行時,也不必到Agoda、Expedia等OTA平台訂房、訂票,星展直接跟航空公司、飯店談,透過與旅宿業者串接API,銀行跳過旅行社主動出擊,提供用戶一站式的服務。」台灣IBM全球企業諮詢服務事業群總經理吳建宏說。

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開放銀行浪潮下,旅行時不必到Agoda、Expedia等OTA平台訂房、訂票,透過與旅宿業者串接API,銀行跳過旅行社主動出擊,提供用戶一站式的服務。
圖/ GagliardiImages via shutterstock

另一個例子,是星展在新加坡推出的電子支付「Paylah」,背後同樣得益於API串接,無論消費者是否為星展的客戶,只要掃瞄QR Code,都能透過Paylah收付各家銀行的金流,轉帳時也只需要知道對方的手機號碼就能完成;為了讓金融服務更融入日常生活,星展也推出「FasTrack」服務,它是一個讓消費者、店家,節省更多時間的支付工具,消費者可以在FasTrack上點餐、手機線上付費,比起傳統點餐方法,能節省60%以上的時間。

IBM副總裁暨星展首席客戶合夥人Chandra Somani
IBM副總裁暨星展首席客戶合夥人Chandra Somani分享,過去四年,星展在數位化的路上,把自己當成是一家新創公司。
圖/ IBM

IBM副總裁暨星展首席客戶合夥人Chandra Somani分享,過去四年,星展在數位化的路上,把自己當成是一家新創公司,過程中不斷開放各種產業夥伴進入生態系。以開發API來說,IBM會先協助星展找出客戶使用量最大的服務,確保API做出來後有人用,通常一個API需要4~6個月才能推出,接著會推出SDK(軟體開發套件)開放新創整合。

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「FasTrack」服務,是一個讓消費者、店家,節省更多時間的支付工具。
圖/ DBS

近期在台灣市場,星展也跟EZTABLE合作,創下台灣銀行App首例,成為首家與網路餐飲平台串接的業。星展用戶可以在App中,藉由與EZTABLE的API串接,找到平台上的餐廳,同時直接使用星展信用卡預付訂金,一站式輕鬆完成餐廳預訂。

吳建宏形容,新加坡的星展APP,很像是台灣的街口支付,可以付錢、叫車、訂餐、購票,星展的API平台也經有超過50家企業使用,當中不乏麥當勞、 FoodPanda、Grab等知名企業,這也是星展在東南亞金融業持續創先領先的原因。

不變就只能等死,星展推全球最大API開發平台應戰

如同台灣,新加坡今年也預計發放純網銀執照,在既有市場有限,以及開拓新海外市場的壓力下,數位化對星展銀行來說,早已如同DNA深植。早在新加坡政府公布開放銀行法規前,星展就已經在布局Open API。

現年59歲的星展銀行執行長皮亞希·古普塔(Piyush Gupta)非常重視API的力量,2017年時推出全球最大的API開發平台「DBSDevelopers」,平台上有超過155個API、涵蓋超過20種類別。

API(應用程式介面)在跨組織、跨平台的資料傳輸上,有著非常關鍵的角色,有了API的幫忙,能讓兩個完全不同的應用程式連結在一起,達到互利、互補的功效,對於擴大應用場景、開發新商業模式,有著非常關鍵的功效。

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星展2017年時推出全球最大的API開發平台「DBSDevelopers」,平台上有超過155個API、涵蓋超過20種類別。
圖/ shutterstock

把自己當成新創,創新不能怕失敗

Open Banking浪潮,將讓台灣的金融產業打破產業界線,串連網路、零售、電商……等不同產業,發展出新的金融生態圈。隨著Open API的落地,金融業者無界的生態圈將敞開,金融業的前台是否具備敏捷開放的全通路體驗,以及後台核心是否現代化成為混合雲架構,將成為金融業戰勝挑戰的關鍵。

吳建宏表示,混合雲架構是業者邁向認知金融、擁抱Open Banking商機的關鍵,現在金融業後台有80%,受限於傳統架構的核心工作與關鍵業務,銀行的存、放、匯、卡、票、債、證等應用系統,必須做現代化轉型工程,將所有服務與交易微服務、API化,並善用混合雲平台,打造現代化且具彈性的多雲業務系統。

台灣IBM全球企業諮詢服務事業群總經理吳建宏
吳建宏表示,混合雲架構是業者邁向認知金融、擁抱Open Banking商機的關鍵。
圖/ IBM

相較於新加坡的大膽創新,吳建宏觀察,台灣銀行在做創新時,會先思考「這塊會賺錢嗎?」通常這關就難以說服內部,他建議金融業者必須要有容錯機制,並非所有的創新都要成功不可,「十個專案有一半成功就不錯了,這是我們可以學習的。銀行要主動多做,客戶會慢慢進來。」

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #IBM #開放銀行
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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