證券App又醜又難用?這家獲玉山欽點的FinTech新創,如何攏絡8萬年輕投資客的心?
證券App又醜又難用?這家獲玉山欽點的FinTech新創,如何攏絡8萬年輕投資客的心?

明年台股將迎來「逐筆交易」、「盤中零股交易」等新制,在制度上逐漸與國際接軌,投資人買零股將更有彈性。不過曾買過股票的用戶,多少曾體驗過證券下單APP功能設計不直覺,更缺乏美學元素,明明許多網銀的APP都已經大幅優化,為什麼券商彷彿仍停留在上個世紀?

相較於銀行,證券數位轉型的腳步確實慢了一些,台灣FinTech新創「Fugle」在監理法規、技術功能上練兵了一年,成功獲得玉山證券、國發會投資,創下國內證券業者投資金融科技新創公司的首例,他們究竟發現那些問題?又看上什麼機會?

問題一:資訊龐雜,投資新手找不到重點

「iPhone這麼漂亮,為什麼裡面要裝一個這麼醜的APP?」富果創辦人葉力維,從學生時期就熱愛投資,他發現市面上多數的證券APP,不僅缺乏美感,介面設計更沒有針對行動裝置優化,然而大多數投資人卻也習慣於此,葉力維決定打破現狀,於是在2014年成立FinTech新創「Fugle富果」。

無論買股票、ETF還是基金,在手機上投資已經是主流,券商數位化更已經是不可擋的國際趨勢,像是美國有羅賓漢(Robinhood)、香港有騰訊投資的富途證券等業者,共通點都是主打行動裝置的使用者體驗。

每位投資人可能因為資產、風格、知識的差異,需要參考的資訊也不同,然而,目前市面上的證券APP,個人化的空間非常有限,對剛入門的投資新手來說,其實並不友善,很難在龐雜的資訊中做出判斷,這是富果剛成立時,極力想改變的事情。

股票
目前市面上的證券APP,個人化的空間非常有限,對剛入門的投資新手來說,其實並不友善。
圖/ shutterstock

富果第一個想解決的問題,是幫助投資人在大量資訊中快速找出可關注的重點,團隊將個股的資訊設計成卡片型式,能依照個人需求編輯版面,所有資訊會以一頁式的方式呈現,投資人在做投資研究時,就如同在看Instagram好友頁面。

富果
團隊將個股的資訊設計成卡片型式,能依照個人需求編輯版面,甚至還能加入PTT討論等社群功能。
圖/ 截自富果

舉例來說,投資人若在意股利政策、EPS、個股新聞,就可以選入頁面中;看不懂K線、法人賣超就先不要放入,這麼一來,投資人點開個股資料頁做研究時,所有資訊都是看得懂的,這樣的設計,除了能節省研究時間,更能協助剛入門的投資人,慢慢學習成長,隨著投資知識的累積,未來再逐步把較難的投資資訊卡加入。

富果推出第一年,就吸引近萬名用戶使用,在App Store上,更獲得用戶4.8顆星高度肯定。

問題二:券商數位化能力不足

後來葉力維跟團隊發現,研究只是投資其中一個環節,最終目標還是下單買進,在富果APP中整合證券下單功能,才能讓產品功能完整。

然而依照主管機關規定,券商只能在自己的APP中下單,富果本身並沒有證券牌照,葉力維認為,要打造好的服務體驗,必須跟單一券商合作才能完美緊扣,因此,富果主動找上玉山證券談合作,將富果的股票研究功能,與玉山的證券下單系統整合。

為什麼富果會認為這其中有商機?

葉力維分析,多數券商內部IT人員多屬維運角色,並不具備產品開發的能力,且根據投資人開戶統計數據,台灣30歲以下的投資人開戶數占比不到一成,多數投資人集中60歲以上,年齡層偏高,對券商來說,並沒有像銀行承受迫切轉型的壓力。

然而,當券商想搶吃年輕人市場、面臨大環境轉型壓力時,內部並沒有對應人才,因此,富果提供的是一套數位轉型解決方案,主打全線上開戶流程、客服服務等,協助傳統券商提升數位服務能力來獲利。

富果
葉力維(圖左)從學生時期就熱愛投資,他不能接受的是,市面上的證券下單APP難看又難用,於是決定自己跳下來做,2014年成立FinTech新創「Fugle 富果」。
圖/ 高敬原攝影

對富果來說,台灣已經有80多家的券商,團隊的目標是改善投資服務體驗,而不是成為另一個平台,因此協助既有的業者轉型、提升數位服務能力,會是相對實際的做法。

先前純網銀業者LINE BANK也曾提過,未來若要進軍證券市場,不排除用外部合作的方式,這一塊也是像富果這樣新創業者的機會。

與玉山攜手,推出證券戶子品牌「富果帳戶」

新創與券商的合作,是市場上相當新鮮的做法,為了打破技術、法規的限制,團隊多次拜訪金融科技創新園區(FinTechSpace)的「監理門診」,與金管會來回多次溝通,共同開發新服務「玉山證券富果帳戶」,以網路服務的邏輯,重新設計整套系統,成為全台第一個,可以在第三方APP下單證券的業者。

富果
團隊注意到一般證券APP黑色基底的設計,會讓投資新手感到害怕,因此加入淺色設計,讓用戶自由切換。
圖/ 富果

富果帳戶的概念,類似銀行成立數位帳戶子品牌,服務的目標客群不同,彼此互補並不衝突。因此功能上做了許多優化,像是過去證券開戶需要耗時2~3天,帳戶將整套流程以數位化的邏輯重新設計,用戶最快五分鐘內就能線上完成申請、一天內就能開戶交易。

富果帳戶從去年八月開始試營運,並在上個月正式上線,目前富果帳戶可以交易股票、ETF、權證、上櫃興櫃,接下來會陸續加入複委託、期貨選擇權等功能。

截至目前,已經累積8萬名用戶,平均月成長達30%,用戶年齡層約落在30歲左右,其中不乏許多律師、機師、會計師等「師」字輩的用戶,更成功獲得玉山證券、國發會投資,創下國內證券業者投資金融科技新創公司的首例。

STOCK MARKET
Fugle 富果之所以沒有另外申請自己的牌照,是因為葉力維認為,台灣已經有80多家的券商,協助既有的業者轉型、提升數位服務能力,會是相對實際的做法。
圖/ shutterstock

純網銀、台股新制上路,證券業轉型正式鳴槍

過去幾年,在FinTech概念的普及下,許多銀行都在數位化的浪潮中蛻變成長,證券業也必須搭上轉型列車。未來證券服務除了走向數位化,因應投資人的資產、風格、知識的不同,提高個人化體驗,會是未來產業的一大重點。

近來像是台新銀行,也宣布跟日本FinTech新創Finatext合作,為年輕人推出專屬的投資APP—Necoin,主打社群平台、遊戲讓年輕人用最簡單的方式理解股市;此外,永豐銀行也推出「大戶投」,將旗下數位帳戶「大戶」設為股票交割帳戶,藉此吸引年輕客群。

明年三家純網銀將陸續開業,競爭不只存在於銀行服務,加上「逐筆交易」、「盤中零股交易」等新制上路,證券業者的轉型之路,也正式鳴槍起跑。

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓