永豐也設立科技長,延攬AI專家張天豪任職!還要做那些轉型?
永豐也設立科技長,延攬AI專家張天豪任職!還要做那些轉型?

展現數位變革的決心,永豐金在第三季法說會中,宣布延攬成功大學教授張天豪擔任數位科技長,這也是繼玉山金設立「科技長」職位後,第二家設立此職務的金控業者。從這一季的營運表現中,也已經看到永豐金耕耘多時的轉型成效。

延攬AI專家擔任科技長,永豐科技鐵三角成型

永豐金宣布,延攬AI智慧專家、成功大學教授張天豪擔任數位科技長,預計12月1日正式上任,加上資安長李相臣、資訊長蔡瑞庭,宣告永豐金數位科技鐵三角正式成型。

張天豪是台灣大學資訊工程博士,目前為成功大學電機系教授,一直以來對人工智慧技術有所鑽研,並與產業界合作密切。事實上,張天豪跟永豐金早有多年淵源,2017年與成功大學產學合作時,永豐銀就跟張天豪教授組成人工智慧技術研究團隊,投入信用評等報告、精準行銷、商品推薦與區塊鏈技術研究,將人工智慧技術實際導入金融應用場景。

在2019年,張天豪也擔任永豐銀行顧問,協助銀行打造AI基礎,並針對AI、大數據、數位策略等數位金融與金融科技相關議題之專業諮詢、建議與開發。

張天豪
永豐金宣布,延攬AI智慧專家、成功大學教授張天豪擔任數位科技長,預計12月1日正式上任。
圖/ 永豐金

永豐金控總經理朱士廷表示,未來AI技術的運用一定會改善金融的樣貌,希望藉助張天豪對機器學習、人工智慧運用等先進技術的專才,「用科技人的角度,跳脫傳統金融人的思維,」投入信用評等報告、精準行銷、商品推蔫與區塊鏈技術研究。

朱士廷說,張天豪不僅於業務領域帶領團隊發展人工智慧建模,提供未來永豐發展人工智慧之架構規劃與新興技術建議;未來將持續以技術出發,深入業務,利用AI深度學習,提供客戶更精確符合需求的金融服務。

轉型不易,除了要改變員工的心態(mindset),朱士廷表示,未來的決勝關鍵在「客戶體驗」,原因是過去金融業都是產品導向,未來要反過來以客戶為導向,去挖掘對應的金融商品與服務。接下來,會在流程上進行優化,像是過去在徵審流程中需要許多人力投入,未來將導入AI,強化風險控管。

穩坐券商複委託龍頭,永豐轉型見成效

永豐金轉型最經典的案例之一,就是去年推出的數位帳戶大戶,與證券子公司深度整合推出「大戶投」。

永豐金證券總經理江偉源表示,這項服務的創新在於,只需要一個數位帳戶,就能一次線上點選,同時完成新開台股及複委託兩種帳戶,省去額外開戶麻煩,目前累計開戶數已達到4.2萬戶,累積交易金額約新台幣1000億元。

只需要一個數位帳戶就能買美股,永豐在複委託的創新,也看到了轉型成績。永豐金表示,前三季複委託收入達15.9億元台幣,較去年同期大幅成長73%,金額創下歷年同期新高,並已經超越去年全年複委託收入的金額。

其中,前三季複委託成交量4,925億元台幣,較去年同期成長54%,市佔率17.36%;8、9兩月更是分別以市佔18.6%及17.9%成為市場複委託交易量第一名,其中零售成交量1~9月達1987億台幣,較去年同期成長44%,市佔率18.17%,穩居券商複委託零售龍頭地位。 

永豐金證券總經理江偉源
永豐金證券總經理江偉源分析,過去券商複委託主要以機構投資人及財富管理大戶為主,複委託平台為國內投資人打開投資美股的大門,他看好此業務後續成長。
圖/ 蔡仁譯攝影

延伸閱讀:永豐投入數位帳戶戰場1年,用戶破47萬、挑戰市佔第三!關鍵在哪裡?

江偉源表示,大戶投產品因為方便快速的使用流程,大大增加用戶黏著度,成為吸引年輕投資群青睞的關鍵。他也點出複委託交易量及收入大幅成長的3大關鍵。

首先,是疫情的影響下,造成全球市場震盪回挫帶來投資機會,吸引觀望找買點的投資人加入複委託行列;第二是產品結構轉變,過去以交易型商品為主,逐步調整為交易與固定收益型商品並重;最後,是數位平台大幅降低投資美股的難度,吸引一般散戶投資人參與。

江偉源分析,過去券商複委託主要以機構投資人及財富管理大戶為主,複委託平台為國內投資人打開投資美股的大門,他看好此業務後續成長。

今年七月,也推出美股存股平台,提供小資族及因忙碌工作而沒時間盯盤的投資人透過定期定股的方式存美股,也結合大數據分析,每日針對不同客戶約定的存股標的,自動產出熱門人氣排行商品,截至9月底,僅兩個多月的時間累積約定4,973筆,資產管理規模351.8萬美元。

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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