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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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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