富邦金砸490億併日盛金為哪樁?對台灣金融業有何影響?
富邦金砸490億併日盛金為哪樁?對台灣金融業有何影響?

國內首樁金金併案誕生,富邦金宣布以每股13元價格,收購日盛金在外流通股權,預估金額將超過490億元,在2020年末,震撼金融市場。究竟為什麼富邦金要收購日盛金?成功收購後,對台灣的金融產業,又會帶來那些影響呢?

強化證券業務,富邦有機會挑戰台灣第一大金控

富邦金已經連續11年,蟬聯金控業每股獲利王,以2020年前11月來看,就賺進超過800億元,沒有意外的話,今年應該能持續穩坐獲利冠軍。

目前,富邦金旗下有銀行、保險、證券等子公司,旗下營業據點總計超過300處,客戶人數共650萬人。第三季總資產達8兆9,576億元,僅次於國泰金的10兆5,620億元,排名第二。

一名不具名的銀行高層觀察,銀行、證券、保險是金控重要的三隻腳,富邦過去併購了台北銀行、保險併購了ING保險,「這兩塊都算經營得不錯,但是證券一直沒有太大規模的發展,應該是有計劃深耕發展證券。」

富邦金控
富邦金回應:「宣布公開收購日盛金控,將有助於富邦金控強化銀行及證券業務,擴大整體規模經濟與效益,並響應金金併政策,促進金融產業整併及發揮綜效,」
圖/ 富邦金控

日盛金雖然一年獲利不到30億元,跟富邦金800億規模相距甚遠,旗下兩大主要子公司,包括日盛證券、日盛銀行,亮點在於有著59年歷史的日盛證券,截至今年9月,經紀業務市占率為3.59%,加上富邦證券本來的5.54%,合計經紀市占率上看9%,將有機會成為僅次於元大證券,國內第二大證券商。

同時,富邦金也有機會,進一步接觸到日盛金的客戶,替旗下的銀行、保險帶來潛在客戶,對於提高市佔有幫助,此外,合併成功後,富邦金的資產規模也能再提升,有機會超越國泰金,成為台灣第一大金控。

富邦金回應:「宣布公開收購日盛金控,將有助於富邦金控強化銀行及證券業務,擴大整體規模經濟與效益,並響應金金併政策,促進金融產業整併及發揮綜效,」

整合資源,金融機構整併是國際趨勢

台灣一直以來都有金融機構過剩的問題,為了整合資源、解決金控後段班問題,金管會再2018年推出「金金併」政策,但推出後業者並沒有太高意願。

銀行業者分析,在2018年的時空背景下,金控投資主力都在海外市場,對於國內市場整併興趣不高。然而,近年投資環境出現變化,除了疫情讓金融機構風險增加,再加上包括國泰金等業者,都有傳出在東南亞投資失利的狀況。因此,回過頭來在台灣尋找熟悉的投資標的,對金控來說反倒是更好的選項。

勤業眾信在《2020銀行與資本市場併購趨勢展望》報告中指出,台灣各金控體系納入銀行、保險、證券等子公司的狀況已趨近完整,金金併政策推出後,卻沒有業者執行。從近期金控擴大持有子公司、外商退出台灣市場而出售等新聞,可觀察出,現階段金融機構傾向與具互補性之個體進行併購。

隨著金融科技快速發展、金融業轉型迫在眉睫,勤業眾信觀察,台灣多為金控、銀行與FinTech新創公司跨業合作的案例。國際上則是頻傳大型併購案,像是Visa收購新創公司Plaid、法國兩大數位支付公司Worldline和Ingenic宣布合併,以及接連的兩宗「天價」併購案:Morgan Stanley收購線上券商E-Trade、美國報稅軟體大亨Intuit併購信用評分公司Credit Karma,可見金融業的版圖布局似乎並未因疫情而停下腳步。

VISA
國際上則是頻傳大型併購案,像是Visa收購新創公司Plaid、法國兩大數位支付公司Worldline和Ingenic宣布合併。
圖/ shutterstock

事實上,日盛金要賣在市場已經傳聞多時,中信金、國泰金也都曾傳出要買。今年泰國卜蜂集團也傳出要併購日盛金,甚至向金管會遞件申請,最後被金管會以「產金分離」為由駁回。

富邦金出手併購日盛金,也並非臨起意,據了解,富邦金曾在2008、2015與日盛金談判併購,但最後並沒有具體結果。富邦金總經理韓蔚廷在記者會中也表示:「已經看了好多年,不是臨時起意的。」

公開收購並不代表收購成功,富邦金還需要過這關

這起收購案中,較有爭議的是日盛金一直被質疑有中資,富邦金表示,這次收購是採用「公開收購方式」,事前都沒有跟日盛金大股東日本新生銀行、港商建群投資有任何接觸。

金管會主委黃天牧也強調,公開收購並不代表收購成功,雖然金管會已經同意這起收購案,但最後是否真能成功,還是要看富邦金能否從日盛金的現有股東,取得足夠股權,且獲得公平交易委員會同意。

證期局表示,已經收到富邦金收購日盛金的申請,從2020年12月22號開始,到2021年2月1日公開收購,目標是100%,最低條件是收購日盛金,在外流通超過50%的股權。

富邦銀行
富邦金表示,如果成功完成股權收購,會依勞動基準法等相關法令規定,保障所有日盛金員工工作權益。
圖/ 富邦銀行

如果富邦金在40天內收購不到50%,案件就會宣告破局,要把所有應賣股數全部退還給應賣人,如果順利收購成功,富邦金就要在三年內,依循有關法令完成合併。

也有部分媒體質疑,富邦金跟中國明天系集團之間的關係,富邦金強調,這次的公開收購案,跟明天系集團無任何關係,認為如果富邦金真的要幫特定集團脫產,「應可直接購買其海外控股公司股權,實無需開大門走大路,對所有股東公開收購。」

富邦金表示,如果成功完成股權收購,會依勞動基準法等相關法令規定,保障所有日盛金員工工作權益,也將建立多元員工溝通管道,提供員工安定安心的工作環境,進而加速企業文化的融合。

富邦金表示,過去曾多次平順進行重大整併案,在整併後也成功發揮整合綜效,為同仁提供更大的舞台;對於日盛金控股東,以溢價吸引力提供日盛金大小股東相同的條件,以實現投資獲利。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #金融信託產業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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