台灣將進入金控併金控的新紀元
台灣將進入金控併金控的新紀元
2003.10.15 | 科技

台灣的金融圈將再次創下世界紀錄,因為全球第一宗「金控併金控」的案例,可望在今年底之前浮上檯面,地點就在台灣。
先後經歷與中信金控「搶親」萬通銀行失利、以及與開發金控合併破局的建華金控,在10月3日竟「點名招親」,表示希望能加入大型金控公司,並且鎖定國泰、富邦、中信三大金控公司。此消息一出,無疑是宣示台灣將近入金控併金控的新紀元。
資產透明度高、獲利能力佳,屢次被國外專業財經媒體評選為最佳商業銀行、最佳治理企業的建華金控,在金融機構的整併風潮中,一直保持高度自主性。為什麼這家「小而美」的金控公司,現在急於把自己「嫁掉」?

**求生存
一定要變大!

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出身花旗銀行的建華金控總經理盧正昕,在今年9月談起他隨財政部赴美招商團參觀花旗集團(Citi Group)紐約總部的交易室時,被「和足球場一樣大、可容納700人、掌管全球130間分行訊息交流」的氣勢所震懾。這讓在經營策略上一直強調要有願景(vision)的盧正昕認為,台灣金控規模實在太小。建華金雖然排名第9,但和總資產1200億美元的渣打銀行(Standard Chartered Bank)、1兆美元的花旗銀行相比,噸位實在太小;唯有與國內金控公司合併,才有機會躍登國際市場。「不管是被併或是併別人,都歡迎大家來談,」盧正昕表現出不尋常的開放態度,在近期首次鬆口。
去年是台灣的金控元年。在經歷第一年組織再造、資源整合後,到金控二年的2003年,多數金控公司的營收都大幅成長,顯示有效運用金控優勢的「綜效」。在今年第三季財報相繼出爐後,富邦金、中信金、國泰金、台新金前三季財測達成率已達全年80%以上,而兆豐金、華南金甚至有機會調高財測。
營收有成長,無疑讓大型金控公司更有信心朝「大者恆大」發展。「市場變動太快,在競爭壓力下,購併的相對速度就要比別人快,」中信金控策略長林孝平表示。今年9月才購併萬通銀行的中信金也將「持開放態度,繼續購併計畫。」

**求獲利
一定要變好!

**台灣現有的14家金控公司中,市占率最高只有8%、9%,其餘小型金控甚至只占2、3%,沒有一家達到最適規模,唯有藉由購併,才能快速擴大市占率。
從各家金控目前的「招親」策略來看,「金控公司必須捨棄什麼都要有的心態,走向利基市場,」建華證券研究員朱玉君指出,「否則一加一的效果,不一定會大於二。」
這讓各家金控公司在追求規模成長的同時,也會選擇對自己有實質助益的對象。例如,中信金旗下主要子公司中信銀今年1至9月每股稅後盈餘持續領先同業,策略長林孝平便指出,「銀行不但是我們的本業,也是最能有效進行跨售的通路,未來購併對象仍以銀行為主。」
而富邦金控在併入台北銀行後,金控主體也由產險轉為銀行,旗下富邦產險、證券、人壽等子公司定位為產品設計者,銀行為行銷平台,經營策略鮮明。藉由金控的集團力量,台灣金融業者也將觸角伸往海外,今年底富邦金就將收購香港港基銀行(International Bank of Asia)的股權55%以上,將購併觸角跨出台灣,「畢竟中國大陸是長期不可錯失的市場,」朱玉君指出。

**求成果
由市場主導!

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被金融學者批評「開放過程太粗糙」的金控法,在不到兩年的時間,已讓部分步上正軌的金控公司,嘗到藉由交叉銷售帶來的甜頭;但仍有部分金控公司還陷在定位不明的泥沼中。
「主體機構減少,但分支機構還是一樣龐雜,」是財政部推動金控兩年後的評語。台灣的金控數量太多,已有財經界人士批評過度開放的結果,將重蹈當年盲目讓新銀行成立,導致銀行太多(Over-Banking)的惡果,「依我們看來,台灣只有兩家金控公司和4家綜合銀行的生存空間,」撰寫《亞洲銀行新世紀Ⅱ》(Banking in AsiaⅡ)一書的麥肯錫顧問公司執行董事計葵生(Greg Gibb)坦率指出,「小型金控或其他落單的銀行,剩下的時間越來越少。」
而為了避免市場過度飽和,財政部近期宣布將嚴格審核新的金控執照。雖然不是全面凍結金控設立,但「還是樂於見到進一步整合」的財政部次長楊子江含蓄表示,「一切還是由市場決定。」
不管是主管機關或業界,其實都已嗅出金控的進一步整併勢不可免。除了金控版圖重整,誰會在下一波聯姻中扮演主導角色,誰會急著為自己找到好婆家,誰又會在現實的商場利益與權力變革中上升或下降,其實才是讓金融圈人士「既期待,又怕受傷害」的關鍵。金控三年蓄勢待發,今年來不及仔細玩味整併劇情的,明年戲碼會更精采。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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