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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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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