全球首個債券團購平台「湊伙」上線!100元就能投資,創下兩個世界第一
全球首個債券團購平台「湊伙」上線!100元就能投資,創下兩個世界第一

「歷經958天,遇過無數次的拒絕,吃過無限次閉門羹,甚至一度懷疑人生......。」或許是想起過程中的辛苦,在債券團購平台「湊伙」上線的記者會中,共同創辦人林蔚致詞時,忍不住數度哽咽,現場響起替團隊鼓舞的掌聲。

林蔚情緒如此激動,是可以理解的,湊伙團隊的服務,不僅是世界首例的創新,更將改變投資方法。

過去,小資族要買一張動輒40~50萬的台積電股票,非常不容易,隨著盤中零股交易、定期定額制度的出現,小錢也能投資,而債券也面臨類似的問題。

用「團購」概念買債券,100元台幣就能買

債券也被稱為固定收益型商品(Fixed income),特色是低波動、固定收益,比起銀行定存受益更好,而且安全,債券有固定日期,到期後可以拿回本金跟利息。

問題是,債券門檻高,湊伙創辦人林蔚、陳頎典過去都曾在金融業任職,他們當時所服務的銀行,最低價的一檔債券價格是100萬美金,林蔚觀察,就算銀行推出價格較為親民的債券,至少也都要價一萬美金,對一般小資族來說,不是一筆容易負擔的價格,「有時候看到己也想投資的好標的,也只能感嘆口袋不夠深。」

當時,兩人就思考,應該要設立一個機制,讓所有人都能用可負擔的價格,買到優質的債券,也就是像用零股的方式買高價股一樣,小錢也能買到一部分的債券。

湊伙
「債券團購平台」通過金管會的沙盒申請案,民眾可以用100元新台幣,或10塊美元的小額資金,在線上投資國內外債券。
圖/ 攝影 / 高敬原

這個構想在去年(2020)11月成真,湊伙所設計的「債券團購平台」,通過金管會的沙盒申請案,民眾可以用100元新台幣,或10塊美元的小額資金,在線上投資國內外債券,這是2018年金管會推出監理沙盒以來,核准的第八個沙盒實驗,也是2020年唯一核准的案件。

與一銀合作、導入區塊鏈技術,讓投資人安心

「債券團購平台」將在下周正式上線,根據金管會規範,沙盒實驗期間為一年,期間,每人最高能買的債券團購總額,為新台幣25萬元或等值美金,非專業投資人,只能購買信評A-以上等級的債券。

湊伙選擇債券的標準,除了最基本的信評等、流動性,湊伙還會針對債券發行人的營運、財務狀況作分析,整理成報告放在網站上,供投資人下載。首波上架開放團購的債券,包括華納媒體、澳洲國民銀行等國際知名企業,所發行的債券。

為了讓民眾能放心使用湊伙的服務,債券團購平台跟第一銀行(以下簡稱:一銀)合作,採用金錢信託的模式,把投資人的錢跟湊伙做出隔離,在實驗期間,湊伙也會在第一銀行信託帳戶,存入400萬保證金,未來若湊伙營運上有疏失,都會透過這筆保證金來賠償。

湊伙
債券團購平台跟第一銀行合作,採用金錢信託的模式,把投資人的錢跟湊伙做出隔離。
圖/ 攝影 / 高敬原

因為湊伙合作銀行是一銀,認識客戶(KYC)等流程都會由一銀執行,因此投資人必須要綁定一銀的數位帳戶 iLEO才能投資。

此外,也導入了區塊鏈機制,確保整個過程公開透明。一般信託帳戶對於委託人的指示,都有查核是否符合信託契約的義務,傳統銀行都是以紙本+人力的方式查核,這種方式用在交易量大、金額小的情況下,就不符合金融機構營運效益。

藉由區塊鏈技術,湊伙把平台上所有客戶的交易紀錄、團購標的、客戶團購持份等資訊,全部記錄在區塊鏈上,並同步分享給第一銀行的區塊鏈節點,如此一來,一銀就可以隨時以數位化的方式,查核點上的所有資訊,確保交易對象、金額、目的,是否符合信託目的,這可以讓一銀大幅降低查核成本,也讓過程更有效率。

金融創新艱辛,背後創下兩個第一

湊伙團隊用「團購」模式投資債券的構想,讓人人都能有平等的機會,參與債券投資,對於普惠金融有重大幫助。

在申請沙盒實驗、尋找合作夥伴的過程中,團隊也曾遭遇許多波折。林蔚回憶,當初提出團購債券構想時,身邊充斥許多不同聲音,「有人說金管會不會允許啊,自己也擔心吃閉門羹。」

其實,購買債券會涉及賦稅議題,金管會在今年9月28日審查會議決議通過湊伙公司之申請後,就邀請了財政部賦稅署、湊伙公司及銀行進行跨部會研商,就實驗業務所涉稅賦疑義予以討論釐清,以利加速創新實驗之業務流程。

林蔚笑著說,湊伙團隊有兩個世界第一,第一個是創立全世界第一個債券團購平台,「第二個,是跟政府面談最多次的新創吧!」湊伙透過定期的監理門診,跟主管機關釐清並解決法規上的問題,「一路上,真的要感謝很多貴人相助。」

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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