年輕人的自立機會, 金融服務的將來進行式
年輕人的自立機會, 金融服務的將來進行式

工作這些年來,我習慣早起。當遠方天際露出一線魚肚白,我穿梭在城內林蔭大道,並進入空無一人的辦公室,提早為當天8場以上的不間斷會議預作準備。有一天,我特地繞到附近的咖啡店買咖啡,等待結帳時,耳邊突然響起聲音:「如果每月薪水新台幣4萬元,加上年終獎金,全年算52萬元。在全台灣所有員工的薪水排名裡,可以排上第幾名呢?」,緊接一聲嘆息,再傳來「想當全台薪水前10%上班族,我得要努力賺到多少年薪呢?」

原來是一位坐在吧檯邊、約莫20來歲的年輕人,正悶著頭喃喃自語。我心揪了一下,行政院薪情平台上的統計數據顯示,全年總薪資若超過50萬元,大約占整體受僱員工全年總薪排名50%左右;但想要排到前10%,年收入要到115萬元才有機會,在現今環境,這樣的年收目標,對初入社會工作的年輕人來說,可不是一件容易的事情。

幫新鮮人「脫困」,先從理財服務著手

經典名著《窮人的經濟學》深刻地點出,世界上貧富差距擴大、窮人所面臨的困境,包括「無法掌握關鍵資訊,且經常誤信許多錯誤的事情」,例如不確定教育的重要性、給小孩子打預防針,與不確定存錢投資帶來的好處等。此外,不管開戶或借款,總是愈富有的人愈容易借到錢,且須付出的利息成本愈低;而對窮人來說,金融服務不那麼便利,總是一堵高牆擋在面前。

這本書描繪的場景,跟台灣年輕人初入社會所面臨的困境相似,而我們有什麼辦法協助下一代能跳脫宿命的泥沼,有機會走出不一樣的路?

有兩個關鍵要素,第一個是「建立可以做到的信心」,第二個是「真真切切能達到的方式」:除了薪資,便是「理財」,且必須是 「提供充分資訊及客製化的理財服務」

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在數位金融的環境下,年輕人將可望得到更友善、更全面的理財投資機會。
圖/ G-Stock Studio via shutterstock

過往銀行在推廣財富管理服務時,多奠基於各地分行,配置理財專員以在地化經營該地區的高資產客戶,例如信義分行主要負責信義區。大多數銀行是以客戶的AUM(assets under management)高於新台幣300萬元作為財富管理貴賓的門檻,但理財專員真正在經營的客戶,通常都遠超過此水準。

而銀行的收入,多來自於客戶投資時(買進或賣出)向其收取的手續費。從經濟學的角度看,當邊際收入(MR)大於邊際成本(MC)的前提下,若每位理專帶入的手續費收入,大於其薪水及獎金等,銀行就有誘因持續增加理財人數。但銀行再怎麼擴編,每位理專約服務200至300名財富管理貴賓客戶,不見得足以服務所有族群。 資產不足的年輕人也不在既有銀行的服務範疇內,無法享受到充分的金融資訊及服務。

明日新金融將帶來更多可能性

未來的純網路銀行服務,很有可能打破現有窠臼,因為少了實體營運成本,及理專人事費用(初估一間分行每年投入成本約新台幣5千萬元),整合國內、外優質理財平台,以及過往理財貴賓服務的專屬資源,擴及服務至一般大眾,並依據每人所處的人生階段:累積投資資金、出國進修積蓄或準備人生首度購房的頭期款等目標,提供最新趨勢及評估資訊,作為投資參考。(延伸閱讀:讓人人都能享受金融服務,看純網銀浪潮下的商機

更重要的是,純網銀的服務將可協助年輕人建立信心、現金流量管理及終身理財規畫,讓年輕人以可達成的目標為首要步驟,量入為出、從收支管理做起,依序打造存款、投資及保險等理財組合。還有,純網銀將可運用手機App與生活場景的服務夥伴跨業合作,共同與消費者直接溝通,滿足其願望及需求。例如,知識型電商與銀行合作,用專欄說明各國、不同行業工作的發展前景,幫助年輕人開拓新視野,並想起心中那個未完成的夢想。

此外,金融業能透過跨國新創及獨角獸間的結盟,提供年輕人線上、即時的金融服務,例如跨國繳納學費、便利換匯、生活貸款與保險等。近來陸續出現科技巨擘跨足金融提供創新產品及服務,像是螞蟻金服及騰訊等公司,已於2019年取得香港的虛擬銀行執照,其中,螞蟻金服亦持續爭取新加坡純網銀執照。聚焦台灣,除了早先發出的3張純網銀執照,近期亦有評估開放純網路保險公司的聲浪,使得保險業未來能透過線上通路,向客戶提供全數位的保險服務。 (延伸閱讀:純網銀行登場後,純網保險準備接棒?

「老吾老以及人之老,幼吾幼以及人之幼」,我盼著,更多年輕人能漾著自信的微笑,迎向光明。

責任編輯:陳建鈞

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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