深入探討日本純網銀樂天銀行如何成功獲利
深入探討日本純網銀樂天銀行如何成功獲利

在純網銀的執照爭奪戰落幕之後,許多觀點文章紛紛出爐,從傳統銀行、開放銀行、其他國家純網銀的經驗等等角度,來看未來台灣純網銀的發展。這些都是非常有建樹的文章。然而,所謂「知己知彼,百戰不殆」,一篇深入探討台灣純網銀之一的樂天國際商業銀行其股東樂天在日本如何成功經營網銀的分析,實在非常必要,相信能讓台灣銀行業界做個參考。

以下,將從獲利模式、客戶獲取來分析日本樂天銀行。

一、獲利模式

首先先來看一下樂天銀行2019年第一季的財報資料(8月8日公開)。

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圖/ 洪立遠提供

在業務粗利益(就是毛利)這一部分,可以看到細分為資金運用收支、役務取引等收支、以及其他業務等收支。這三項收支其實已經是收入減去支出的結果,而▲代表負數,也就是說樂天銀行在役務取引這一塊上面,入不敷出,沒賺到錢。

這三項收支中,第一項資金運用指的是放貸,第二項役務取引指的則是手續費,第三項是其他業務。從2019年度1Q的資料來看,資金運用收支賺了140億日圓,所以說,樂天銀行賺錢的最主要來源是靠放貸。

所以,接下來,進一步分析樂天銀行的放貸業務。

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圖/ 洪立遠提供

從上一張圖中,可以發現從2017年開始,貸款中的房貸金額有快速的上升;商業貸款金額最少,不過也成長了一倍;而信用卡借貸的金額則幾乎維持不變。

然而,光憑那一張圖,似乎不能了解樂天銀行放貸的發展歷程,來看一張2014年度1Q的財務報表圖。

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圖/ 洪立遠提供

2014年的時候,借貸主要只顯示信用卡借貸,在接下來幾年中,房屋借貸的部分也被顯示,最後才是商業借貸。也就是說,樂天銀行的主要借貸的發展順序是信用卡借貸 -> 房屋借貸 -> 商業借貸。

從這個順序來看,我們就可以推論樂天銀行的成功方式可能是,先透過廣發信用卡,獲取客戶;隨著客戶使用樂天信用卡及樂天銀行的服務,累積了信用紀錄以及信任,就有可能選擇樂天銀行申請房貸。而樂天銀行對於商業貸款在一開始沒有特別吸引力的原因可能是,一開始其存款不多,利率也無法很優惠,與傳統的大銀行相比,企業可能還更加願意向傳統的大銀行貸款,所以,商業貸款是最後才被發展起來的一塊。

二、客戶獲取

了解了樂天銀行從廣發信用卡以及獲取客戶作為成功的第一步後,接著就來解析在樂天生態圈之中,各個樂天服務如何可以幫助樂天銀行獲取客戶,並且吸引他們辦信用卡。

以日本的樂天市場為例,他們常常舉辦一個叫做SPU(樂天超級點數回饋)的活動,活動期間買東西的回饋點數增加,在樂天市場的網站首頁,就會有如下圖的推銷。

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圖/ 洪立遠提供

左邊的方框表示如果你有樂天Premium卡或是金卡的話,點數 + 4倍;右邊的方框則表示如果你有樂天銀行的帳戶 + 樂天信用卡的話,點數 + 1倍。所以說,如果你本來沒有樂天信用卡或是樂天銀行帳戶的話,看到這個好康,很容易就點下去直接跳到申辦頁面了!

在樂天其他各種服務例如旅遊、電信、證券中,這樣的推銷非常多,使用者很容易就會被回饋點數吸引去辦樂天信用卡或是樂天銀行帳戶。藉由樂天點數,整個樂天生態系被緊密串連在一起,樂天銀行與樂天信用卡也會受到集團力量拉抬,最終成功獲利。

三、台灣純網銀策略

焦點回到台灣,現在樂天在台灣已經有信用卡、電商、電子書、旅遊,還有最近買了Lamigo桃猿棒球隊(延伸閱讀:日本樂天買Lamigo桃猿,意欲何為?),相信這種生態系服務帶動辦理樂天銀行帳戶的模式也將再現,之後客戶累積信任,使用服務,最終就有可能成功立足。

而另一方面,將來銀行與LINE Bank是否能夠參考這樣的策略呢?他們有這樣的條件嗎?現在起來,LINE自身所營造的生態圈似乎比將來銀行來的完備一點,或許相對更有採取同樣策略的條件,不過,商業的世界誰也說不準,未來就讓我們繼續觀察台灣純網銀的發展吧!(延伸閱讀:純網銀的思辨(下):三國鼎立的年代,究竟誰能勝出獨領風騷?

責任編輯:陳建鈞

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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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