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

在生成式 AI 驅動下，新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式，也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革，台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能，不僅積極布局 AI 應用，更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

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從「人」出發：從超級個體到超級組織，啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示，早在生成式 AI 浪潮成形之初，TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部，專責 AI 應用開發與轉型推進，更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議，確保決策與執行節奏高度一致，並進一步盤點出「人、流程、科技（PPT）」三大轉型關鍵，逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看，TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標，提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中，超級個體指的是能善用 AI 工具的記者，例如：透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌，透過與 AI 的分工協作，不僅提升產出效率，也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯，便進一步形塑出超級組織，透過 AI 全面提升團隊的數位戰力，成為 AI Native（AI原生）媒體組織。TVBS 的願景是，讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent，負責資料處理與初稿生成，而人扮演總編輯角色，負責內容品質與倫理把關。如此一來，不僅能實現全天候、高頻率的內容更新，更可透過多 Agent 協作，同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容，實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發：讓AI嵌入新聞產製，縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看，AI 唯有真正嵌入新聞產製流程，才能發揮最大效益。然而，哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑，往往只有第一線新聞人最清楚。為此，TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊，並由主管從日常工作情境出發，親自示範 AI 應用，讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升，進而翻轉「不好用」的既有印象，吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調，「AI不是要把新聞人變成工程師，而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此，這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員，從使用者視角出發，與工程師並肩協作，以使用情境取代傳統規格書，讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點，進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用，整體作業時間平均縮短逾三成。同時，新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制，持續提出痛點及回饋使用經驗，推動產品快速迭代。

另一方面，TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」，各部門同仁由日常工作中的痛點出發，發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案，讓 AI 逐步成為組織共通的語言，不僅有效提升工作效率，也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發：打造混血系統 AI WIZE，讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看，如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代，成為關鍵課題。為此，TVBS 提出混血系統概念，由新聞人與 AI 部門協助，共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明，AI 技術迭代速度極快，若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式，不僅溝通成本高、也難以快速及時優化，容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具，在產出結果不穩定的情況下，使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節，反而會增加時間成本，使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境，TVBS 在開發 AI WIZE 時，結合系統化與人才混血兩大策略，由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管，而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景，並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能，同時透過持續回饋機制，讓 AI Agent 不斷學習與優化，使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調，人機協作不是選擇，而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型，打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力，並以自身實踐經驗為基礎，帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力，重新定義媒體的「真實」價值，開創新聞產業的 AI 新時代。