還沒收到紅包先收罰單!胡亦嘉被金管會停職一年,將對黃天牧提出彈劾
還沒收到紅包先收罰單!胡亦嘉被金管會停職一年,將對黃天牧提出彈劾

街口執行長胡亦嘉最近才剛傳出喜事,跟女友莊郁琳順利求婚成功,不過就在今(4)天,因為街口辦理貸款內控有疏失,除了遭到金管會停止執行董事職務1年,以及街口電支罰鍰180萬元,還沒收到紅包,先收到大紅單。

將胡亦嘉停職一年,金管會:街口內控失靈

這次胡亦嘉之所以被停職又罰錢,是因為街口電支從2018年2月4日開業後,向街口金科(街口支付母公司)貸款20次,合計7.75億元的款項,金管會表示,過程都是由胡亦嘉一個人決定,都沒有按照依內部控制制度辦理。

其中的12次資金貸與案件(2018年2月9日至2019年5月9日間),是街口電支依照胡亦嘉的口頭指示,藉由網路銀行,把錢轉給街口金科公司;另外8次,是街口電支貸給街口(2019年10月24日至2020年1月31日間),經調查也都沒有按照相關程序辦理。

金管會指出,街口電支在2019年4月29日,辦理增資3億元後,之後在2019年5月9日,貸與街口金科公司3.4億元,借款金額累計達4.14億元。

之後,又在2019年10月18日,及2019年12月31日,在街口支付內部會議中,決議貸與街口金科1.6億元及1.32億元,貸與金額各達該公司前期財報淨值之53%,已超逾資金貸與程序所規定之資金貸與總額限制,嚴重影響公司財務健全。

金管會認為,胡亦嘉身為街口電支、街口金科兩家公司的董事長,上述的作法,形同將一筆資金供兩家公司使用。認為胡亦嘉架空董事會監督功能、無視金融監理,公司內控嚴重出問題。

基於上述理由,金管會認定街口支付辦理資金借貸給街口金科有缺失,做出對街口支付罰鍰180萬元,以及停止胡亦嘉董事長嘉職務1年的處分。

不滿金管會處分,胡亦嘉:將向監察委員對黃天牧提彈劾

針對金管會的處分,胡亦嘉透過聲明回應:「對於金管會的處分絕不接受。」

業者解釋,街口在2017年11月董事會,已授權胡亦嘉董事長,可核決母子公司款項借貸,原因是:「街口金融科技為百分之百持有街口電子支付之母公司,兩者間資金往來單純,未涉及其他人的權益,且所有借貸都早已還款,胡亦嘉董事長是依照董事會決議,及授權而就街口電子支付與母公司間之款項借貸進行核決。」認為並無任何缺失,更無損任何人的權益。

街口進一步提出質疑,在2019年2月,金管會金融檢查時,對於街口電子支付同樣母子公司借貸,並未有任何糾正及懲處,「為何卻在兩年後做出如此嚴重的裁罰,此裁罰明顯荒謬不公。」

胡亦嘉認為,金管會明顯以極度濫權的手段,對街口做不公平的對待,痛批:「明顯是對人不對事,已喪失主管機關最基本的原則,違背台灣法治精神,已不配再做為權力無限的主管機關,」胡亦嘉最後表示,街口將向監察委員對黃天牧提出彈劾,對於金管會對街口造成的任何損害,將立即提起民事與刑事訴訟。

責任編輯:錢玉紘

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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