富邦金大賺908億刷新高，元大擠下兆豐排行老四！這家2020年虧損最多|數位時代 BusinessNext

富邦金大賺908億刷新高，元大擠下兆豐排行老四！這家2020年虧損最多

2020年15家金控獲利全數出爐，富邦金以稅後淨利908.57億元，成為新獲利王，而華南金則獲利墊底，並以年衰退45.6%退步最多。

富邦金、國泰金獲利爆發性成長，元大金排名上升

去年15家金控稅後純益合計3790.11億元，超越2019年，年增8.29%；不過，比起2019年，有9家金控獲利創新高，幾乎全數成長、僅1家衰退，2020年金控獲利表現兩極化。

富邦金、國泰金獲利爆發性成長，與元大金及國票金等4家金控獲利創下新高，其餘金控，除日盛金成長、台新金獲利持平外，多達9家金控獲利衰退，華南金獲利更是年減45.66%。

富邦金2020年自結稅前淨利1039.09億元，突破千億大關，稅後淨利908.57億元，均改寫史上新高，年增率高達55%，超越國泰金，登上最新獲利王寶座，EPS高達8.59元，為金控史上首見，連12年蟬聯EPS獲利冠軍。

富邦金分析，去年旗下子公司稅後淨利，全都創下歷史新高，富邦人壽受惠承保利潤提升和投資績效亮眼，獲利年增130%，富邦產險因優異投資績效，獲利年增184%，富邦證券受惠台股交易熱絡，獲利大幅成長64%。

國泰金同樣表現亮眼，去年度稅後淨利758億元，也創下新高，年增達19%，成長動能來自子公司國泰人壽，去年稅後賺進525.4億元，年增達37%，國泰世華銀行在維持高活存比，存訪及手續費收入平穩下，表現也相當穩健。

另一方面，去年元大金擠下兆豐金，成為金控EPS第4名。受惠於台股價量創下新高，證券獲利水漲船高，元大金交出亮眼成績單，稅後純益達241.07億元，年增逾17%，創下新高，EPS逼近2元、達1.99元。

疫情造成金融市場動盪，9家金控獲利衰退

2020年受疫情籠罩，金融市場局勢多變，降息也使銀行淨利息收益受衝擊，包含中信金、玉山金、新光金、永豐金、開發金以及4家公股金控，合計有9家金控獲利衰退。

玉山金去年稅後淨利180.16億元，大減10.4%，EPS1.43元。玉山金表示，疫情陰影未散、銀行利息收入縮水等因素，衝擊整體獲利表現，將持續聚焦跨境整合、數位轉型及風險管理，維持穩健發展。

面臨匯兌風險壓力，新光金去年度獲利降至143.37 億元，年減13.66%，EPS為1.11元，名次從金控第8名掉到第11名。

去年4家公股金控獲利合計676.39億元，在降息、肩負紓困任務，淨利息收益大減，以及呆帳提存增加等因素影響下，年減17.38%。去年公股獲利王則仍由兆豐金蟬聯，不過獲利衰減，去年共賺250.34億元，年減13.52%，EPS1.84元，則跌破2元。此外，合庫去年獲利年減2.7%，第一金年減約13%，華南金受華南永昌證券大虧逾36億元拖累，全年年減45.66%。

責任編輯：文潔琳
本文授權轉載自：中央社

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。