託付寶爭議未解,胡亦嘉再度擔任街口投信董事長
託付寶爭議未解,胡亦嘉再度擔任街口投信董事長

7月31日更新:

街口投信31日晚間發佈重訊,經過董事會通過,由副董事長胡亦嘉接任董事長,未來十日內,會將相關文件交由金管會審查。

託付寶風波尚未平息,為尊重主管機關,22日起已關閉申購(存入)功能,這次胡亦嘉直接兼任街口投信董事長,將能建立直接與金管會溝通的管道,力拼託付寶重新上線。

7月28日更新:

託付寶風波尚未平息,人事再傳異動,街口投信28日公告總經理莊鈜富離職,不過並未說明原因,繼任人選何時出爐?街口僅回應:「目前還未有進一步的消息。」

事實上,莊鈜富今年3月19日才接下街口投信總經理一職,短短不到半年就宣告下台,不免讓外界聯想是否與託付寶風波有關。

而這已經是短短一周內,街口投信二度傳出人事異動消息。

在託付寶上線短短兩天後,這個月23號,街口投信宣布董事長高武忠下台,職缺改由胡亦嘉暫代,頗有親自坐鎮的意味,也讓街口投信的董總都鬧空窗。

金管會表示,會密切注意公司一切投資行為及基金運作,街口投信預計在7月31日召開董事會,未來推選出的董事長人選,也必須依程序向金管會提報。

「街口託付寶」爭議延燒,金管會23日要求託付寶暫停收受申購,並提出對於託付寶架構的疑慮後,街口方面態度軟化,表示為了保障消費者權益,22日起,已經關閉申購(存入)功能。

金管會提出兩大疑慮,街口:已關閉申購功能

街口在23日晚間表示,為尊重主管機關,22日起已關閉申購(存入)功能,並為了保障消費者權益,保留贖回(提出)之功能。

疑慮一:不能保證收益誤導投資人

託付寶的遊戲規則是,提供投資人1.2%至2.5%的「預期年化收益率」,而這個年化收益率,是由街口的演算法所算出來的,是透過街口投信專業投資團隊,投資海外公司債與公債,標的以歐美公債、公司債為主,並配合外匯避險,胡亦嘉強調:「不追求高報酬風險資產。」

針對「保證收益」的疑慮,街口回應,投資人透過託付寶服務申購基金並無保證收益,「街口集團也將立即調整相關APP畫面,在此也呼籲投資人應注意風險。」

胡亦嘉表示,基金購買的是長期債券,市場短期雖有波動,但長期看,會是一條平穩的曲線。託付寶背後有一套預估模型,透過演算法得出的曲線,就是託付寶「預期」的報酬根據,而非基金「保證」的收益。

疑慮二:託付寶是否有能力因應大量贖回?

金管會官員指出,有疑慮的地方在於,投資人是否知悉贖回款項是由街口金科墊款(即投資人向街口金科的借貸款項)、街口金科是否有足夠資金能因應大量贖回,以及當基金淨值低於新臺幣6元時,其得公告並通知使用者終止託付寶服務等。

街口回應,託付寶服務已有完善的退場機制,包含若「街口多重資產基金」短時間內快速下跌的退場機制,現也已新增同日大量贖回的消費者保障機制,並強調:「若主管機關對於法規還是無法判定,認為尚有灰色地帶,街口集團願意配合有條件式的運行託付寶服務,例如將每人的託付寶餘額設定上限為30萬,或其他條件以解除顧慮。」

是否跟證期局溝通?街口發聲明還原

金管會21日晚間發出聲明,表示託付寶未經核准,呼籲投資人注意自身權益及風險。針對這番說法,街口今天透過聲明反擊。

街口表示,6月4日街口投信、街口金融科技、街口電子支付,三家公司的代表,都前往證期局,向局長說明託付寶產品架構。「街口託付寶」的一大特色就是強調可以即時撥付款項,街口認為:「背後機制為一般民間借貸行為,非金管會管轄之特許業務,因此託付寶服務無需由金管會核准。」

事實上,在6月4日與證期局的這場討論中,街口集團代表也有提到背後創新的「借貸邏輯」,當時證期局告訴街口,託付寶改用借貸架構提供服務,不屬於證期局管轄範圍。

針對這番說法,證期局官員表示,6月4日當天討論的議題中,完全沒有提到「託付寶」,雙方各說各話。

接著在6月至7月間,街口也曾多次致電、去信詢問:「有沒有要修改的地方」,證期局官員皆回覆:「看起來沒有。」託付寶的架構及APP畫面,也在6月19日提供給證期局。

聲明中提到,就連昨(21)日上午召開記者會前,胡亦嘉還再次去了一趟證期局,跟組長說明託付寶架構,會議結束前,也再度詢問有無違法或需要修改的地方,「組長在會議中亦未提及任何違法之處。」

街口強調,託付寶的商業模式,從今年四月起,多次與銀行局與證期局溝通,銀行局正面表示此金流架構符合電支相關規範,「且其中涉及基金投資的部分,街口投信都有依證期局核准的信託契約及公開說明書辦理。託付寶業務無須經過金管會核准,且金管會也無相關法規可核准相關業務。」

街口怒批金管會:濫用職權逼迫、假造罪名給予業者

街口強調,電子支付購買基金,本來就是法規開放的範圍,這樣的業務不需要另外申請,產品架構經過都次修改,最終確認後,在六月份都有寄送現行架構流程圖給證期局,認為證期局在新聞稿中所說的:「與向金管會遞送之申請書件內容未合。」並非事實。

街口透過聲明怒批:「證期局雖為主管機關,也需遵守法令,更需以誠信為原則;濫用職權逼迫、假造罪名給予業者,實屬不妥。」但仍強調:「期盼主管機關能盡速解除疑慮,讓好的產品能順利運行。」

責任編輯:蕭閔云

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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