新加坡跟上純網銀熱潮發4張執照,螞蟻集團、蝦皮母公司都入選!台灣進展到哪?
新加坡跟上純網銀熱潮發4張執照,螞蟻集團、蝦皮母公司都入選!台灣進展到哪?

純網銀議題今年在台灣、香港以及新加坡都被炒得火熱。受到疫情干擾,新加坡延後了執照發放的進度,終於在上周趕上台港,發出兩張數位銀行執照,以及兩張企業數位銀行執照,預計最快在2022年開始對外營運。

新加坡金融管理局(以下簡稱:MAS)將金融產業數位化,視為國家長期發展重要目標,除了這次發放的執照,未來也會持續審查符合資格的申請者,開放更多的執照。

四張純網銀執照,螞蟻集團、蝦皮母公司都入選

新加坡雖然是一個小型的城市國家,但發展度高,金融市場仍有進一步開發的潛力。根據日前Google、淡馬錫控股、貝恩策略顧問3家公司提出的一份聯合研究顯示,新加坡38%民眾未能充分享有金融服務,並有2%人口被拒於銀行大門之外,這塊「金融小白」市場,就是純網銀業者可以著力的商機。

MAS表示,一共收到了21家業者申請純網銀執照,原本預計發出2張純網銀執照、3張企業數位銀行執照,經過嚴格的審查後,於上周核發四張執照。

Grab+Singtel(新加坡電訊)、蝦皮母公司Sea Ltd兩家公司拿到「數位銀行」(Digital Banks)執照,概念上跟台灣的純網銀相同,能經營的業務範圍跟一般銀行一樣(如:存款、發信用卡),只差在不能設立實體分行。

螞蟻集團/螞蟻金服
兩張「企業數位銀行」執照,分別由螞蟻集團、中港合資的綠地金融(Greenland Holdings)拿下。
圖/ 螞蟻集團官網

特別的是,MAS同時還發出了兩張「企業數位銀行」(Digital W-holesale Bank, DWB),分別由螞蟻集團、中港合資的綠地金融(Greenland Holdings)拿下,這兩家銀行會以服務中小型企業金融為主,同樣不會設立實體分行。

MAS表示,這四家取得執照的銀行,在通過審查以及相關監管條件需求後,預計最快在2022年開始對外營運。

星國地狹,純網銀執照會影響本土銀行嗎?

新加坡對於數位銀行執照要求非常嚴格,除了必須接受新加坡在地金融控管,實收資本額也需要有15億星元(11.3億美元)才行。

新加坡一直以來在「金融科技(FinTech)」領域,都有領先的進度,《路透社》在報導中指出,像是星展銀行、大華銀行、華僑銀行這些本土的大銀行,過去幾年已經投入很多資源在金融科技上,就算數位銀行相繼成立,受到的影響也不會太大。

無論是台灣、英國、香港或是新加坡,政府開放純網銀、數位銀行執照,就是希望透過新的參與者,刺激產業產生更多創新思維與做法,同時也符合現在數位化、行動化的國際趨勢。

DBS
星展銀行、大華銀行、華僑銀行這些本土的大銀行,過去幾年已經投入很多資源在金融科技上,就算數位銀行相繼成立,受到的影響也不會太大。
圖/ shutterstock

值得注意的是,這次其中一張「企業數位銀行」執照由中國的螞蟻集團拿下,不久前,螞蟻集團才因為中國監管規範收緊,導致原訂的IPO計畫暫緩。《彭博社》報導中指出,即便面臨IPO失敗,但不可否認的是,螞蟻集團在數位金融領域,仍有它獨特的經驗,未來是否能在新加坡複製過網的成功經驗,值得觀察。

在官方聲明中,新加坡金融管理局局長孟文能(Ravi Menon)也期許,這四家取得執照的業者,可以替過去未能被傳統金融體系服務到的個人、企業,提供更完善的金融服務。

亞洲瘋純網銀,台灣進度如何?

「純網銀、數位銀行」,是今年在亞洲相當熱門的關鍵字,其中又以香港金管局HKMA速度最快,早早就核發經營執照,目前已經有超過四家業者,開始投入營運。

至於台灣,去年七月金管會已經發出三張執照,分別由樂天國際商銀、連線銀行(LINE Bank)、將來銀行等三家業者取得,原本預計在今年第三季會有業者開始營運,但時間卻一再延宕。

除了疫情因素,是因為近期包括南山人壽、北富銀等金融業者,都發生系統不穩定的狀況,金管會主委黃天牧日前曾表示,金融機構開業必須「慎始」,由此可見主管機管的審慎態度。

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金管會主委黃天牧日前曾表示,金融機構開業必須「慎始」。
圖/ 蔡仁譯攝影

延伸閱讀:樂天銀行力拼年底前試營運,正式公開要等明年!為何純網銀上路時程一延再延?

目前最新進展,三家業者都陸續向金管會申請營業執照,過去一段時間也都針對個別業者進行查核,要求業者改善缺失,黃天牧表示,年底前至少會有一家業者展開內部試營運,正式對外營運的時間,勢必要等到明年了。

參考資料:BloombergReutersTechcrunch

關鍵字: #純網銀
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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。

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