開放銀行第二階段「客戶資料查詢」,什麼原因讓各大行庫遲未申請?
開放銀行第二階段「客戶資料查詢」,什麼原因讓各大行庫遲未申請?

金融服務將不再受限於銀行,且會變得無所不在,開放銀行(Open Banking)正扮演關鍵角色。

金管會採自願、非強制方式推動開放銀行,今年下半將進入第二階段「消費者資訊查詢」,不過,因為涉及銀行最寶貴的金融數據資產,試辦要點自6月底公布至今,還沒有銀行向金管會申請;綜合業界意見,開放銀行第二階段要上路,背後仍有3大挑戰。

挑戰1:傳統金融業心態還沒調整

開放銀行的概念,就是銀行必須將自身的客戶資料,與其他業者共享,這就很考驗傳統金融業者的觀念與心態。

「如果問銀行業者客戶資料是誰的?大家都會說是客戶的,但心裡面也許真正想的是,資料是我自己的。」KPMG 數位創新服務營運長賴偉晏認為,銀行要試辦開放銀行業務,最困難的或許不是技術,而是必須轉變觀念,把心打開分享資料,才有機會激發創新。

據了解,目前許多銀行不願參與第二階段試辦,背後原因,正是還沒有準備好分享金融數據與客戶資料。

挑戰2:資安重責由銀行一肩扛起

「資料開放了,但出問題時,誰要負責?」這是許多人對於開放銀行的疑問。

第二階段開放的資料涉及個資與資安問題,先前銀行公會、財金公司,與第三方服務業者(Third-Party Service Providers,以下簡稱TSP業者)共同討論出自律規範,規定銀行必須跟TSP業者簽訂合約,並要求符合資安、技術標準。

不過,依照目前自律規範中的規定,當出現資料外洩等爭議時,責任要由銀行來負責,銀行業者私下坦言:「給銀行的壓力真的很大。」光是這點,就無法提供更多誘因,讓更多銀行加入第二階段的試辦。

賴偉晏以海外案例作為借鏡,像是開放銀行起跑多年的英國,在政府的主導下,由9家銀行共同成立第三方機構「開放銀行組織」(OBIE),在銀行與TSP業者發生資料傳輸爭議時,負責處理、調解爭議。

銀行業者認為,台灣可以考慮成立類似OBIE的中介機構,而非將責任交由銀行一肩扛起。

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目前自律規範中的規定,當出現資料外洩等爭議時,責任要由銀行來負責,光是這點,就無法提供更多誘因,讓更多銀行加入第二階段的試辦
圖/ shutterstock

挑戰3:商業模式如何創新?

開放銀行的概念提供許多創新機會,但若沒有找到對的合作夥伴,就很難端出有感的創新應用。

目前銀行的業務,不脫存款、放款、財富管理這3大類。隨著科技的發展,10年後的銀行不能再靠存款利率、理專服務做出差異化,賴偉晏認為勝出的關鍵在於:「必須要跟生活風格整合,體驗一定要好,還得能解決客戶問題。」

他舉例,客戶如果有貸款需求,就代表生活中有某項問題需要被解決,「銀行如果能提前掌握,問題就能提前被解決。」

而銀行該如何提前掌握客戶需求?靠的就是發展出「金融生態圈」,透過與異業的合作,把金融服務變成如同水電般,帶入客戶生活場景中。

舉例來說,若將金融數據與電商客戶資料整合,顧客在逛網拍時,銀行就能推薦優惠最多的信用卡,讓顧客直接在電商網站上辦卡,甚至參考顧客的購買紀錄(是否準時取貨、買家評分等),作為信用評分的其中依據,做到立刻核卡讓顧客當下就能刷卡。

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若將金融數據與電商客戶資料整合,顧客在逛網拍時,銀行就能推薦優惠最多的信用卡,讓顧客直接在電商網站上辦卡。
圖/ Stokkete via shutterstock

國內包括國泰、台新等銀行,都提出金融生態圈概念,不過,目前大多僅限於跟特定業者、產業,進行小規模測試,仍未有太多具體成效。

賴偉晏認為,隨著開放銀行第二階段的上路,銀行發展生態圈就很重要,挑戰在於:「如何挑選對的合作夥伴?」並在商業模式上做出創新,才能夠有足夠實力,因應未來環境的變革。

KPMG:技術、資安、法遵完善,體制才會健全

金融創新教父,布雷特·金(Brett King)曾說:「銀行已經不再是一個場所,而是一種行為」,而開放銀行的概念,就是在消費者的同意下,將金融資料開放,透過Open API(開放應用程式介面)與TSP業者交換數據,讓金融服務不限於在銀行通路取得。

台灣開放銀行在去年10月,正式推動第一階段「公開商品資料』,首批上架API的銀行共有23家,以及6家TSP業者。

賴偉晏指出:「即將進入的第二階段,是台灣開放銀行建立健全體制的關鍵時刻。」原因是許多的技術、資安、法遵,都必須在此階段完成,台灣開放銀行才能繼續邁進。包括制定出:API共同驗證測試標準、資安風控技術認證、爭議處理與責任歸屬、資安保險機制等規範。

開放銀行第二階段,預計會有18支API,應用的場景包括:帳戶餘額查詢、帳戶整合、信用卡比價、貸款比價、投資理財推薦、信用卡設定等功能。

簡單來說,只要用戶同意開放個人資料,就能享有方便的整合服務。像是,用戶在不同銀行或是同一金控集團下的存款、基金投資、貸款資訊,資訊都能互通,在TSP業者的App上一次查詢。

責任編輯:張庭銉

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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