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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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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