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 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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