App有上百個bug、IT不會寫程式!將來銀行劉奕成被臨陣換將,背後原因大解密
App有上百個bug、IT不會寫程式!將來銀行劉奕成被臨陣換將,背後原因大解密

將來銀行遲遲無法取得營業執照,昨(18)日傳出總經理劉奕成離職的消息,引發業界震撼,也替將來銀行的將來,增添不少未知數。

針對劉奕成離職,官方給出的理由是「個人生涯規劃」,事實的真相為何,引發外界好奇,根據知情人士透漏,劉奕成的離職,跟將來銀行遲遲無法取得執照有非常大的關係。

將來銀行無法取得營業執照,先前金管會主委黃天牧給出的理由是,在多次訪查的過程中,發現多項缺失需要改善, 主要就是資訊系統與資安還沒有達到主管機關的要求。

資訊系統不穩定,劉奕成被迫離開

純網銀沒有實體分行,資訊系統就是整體營運的骨幹與靈魂,究竟黃天牧口中的「缺失」,情況有多嚴重呢?

根據知情人士透露,目前將來銀行的App,至少有超過100個以上的Bug,前後端的資訊不同步,甚至資訊團隊內部,也有各自為政的情況,App不穩、閃退、延遲都是家常便飯。

他舉例,近期的「鮭魚之亂」事件,內部做了客戶改名字的模擬情境測試,「但是前後端沒有相連,很多系統沒有改到,」,可能網銀上看到名字已經改了,但是客服系統沒有同步,客服播電話過來,還是會叫成客戶原本的名字等等的情況。

這位知情人士更指出,現在App的功能跟傳統銀行相比,功能完整度根本無法比較,例如:無卡提款、連結電子支付帳戶,這些看似純網銀應該具備的基礎功能,目前都無法做到,他認為這是內部開發能量不足緣故。

正因為資訊系統遲遲無法穩定,眼看著樂天銀行、LINE Bank相繼開業,將來銀行連營業執照的無法取得,劉奕成在股東中華電信、兆豐金,以及府院的壓力下,只好選擇離開。

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圖/ 圖片來源/ 將來銀行官網

延伸閱讀:將來銀行執照還沒拿到,總座劉奕成先閃辭!純網銀老三怎麼了?

資訊團隊只有不到一半的人有金融背景

究竟為何將來銀行的資訊系統,會有這麼多的狀況呢?事實上,將來銀行的資訊系統是委託大股東中華電信協助開發,知情人士表示,中華電信沒有開發金融系統的經驗,工作的方法與文化,與金融背景出身的同仁之間,存在的許多矛盾與衝突。

據了解,將來銀行的資訊團隊成員,只有不到一半的人有專業的金融背景,其他的人才大多來自其他非金融領域,多元人才在許多網路產業是很平常的事情,但將來銀行IT部門跨業人才的合作度不足,導致欠缺金融業要求穩定度至上的觀念。

某銀行高層觀察,金融業管理的是客戶的金錢與財產,必須有非常強烈的「穩定」概念,而將來銀行多數的資訊團隊員工並沒有,導致產品開發狀況多。舉例來說,金融背景的人,會認為系統必須內部確認100%沒有問題,再請金管會來審查,但是部分資訊部門的人卻認為,就算有一些Bug,也沒什麼關係,事後再來修改就好了。

業內人士觀察,將來銀行之所以會被主管機關揪出許多系統問題,就是因為App與內部系統沒有經過完全檢測,就交給金管會進行Demo,這樣的系統品質,金管會當然不能接受。

年初爆離職潮,甚至有資訊人員不會寫程式

知情人士進一步指出,去年底正如火如荼忙著準備開業,需求都趕不完的情況下,資訊團隊6、7點就下班,「最後東西做不出來,給出的理由是開發量能不足,非常奇特。」他說。

正因為種種亂象,今年初資訊部門大約有10%的員工離職,當中有自願離開的,也有能力不足被資遣的,知情人士透露資訊團隊員工,素質參差不齊,「甚至有不會Coding的人,也可以當資訊人員。」

據了解,劉奕成在上周就知道要被離職,許多媒體在劉宣佈離職後,解讀為是內部高層內鬥。「他的心情非常氣憤跟委屈。」將來銀行內部人士指出,目前總經理一職,由將來銀行董事長鍾福貴暫時代理,對於下一任總經理人選,內部傳出將從股東之一的兆豐金,派任具備銀行背景的人出任。

臨陣換將,加上資訊系統的不穩定,將來銀行開業看似遙遙無期,業界觀察,要拿到營業執照,應該要等到五月,正式開業恐怕也是七八月的事情了。

知情人士表示,許多本來抱持著顛覆金融熱情的員工,到了將來銀行工作後,時常都在面臨各種制度上的「妥協」,原本想用A方法把事情做好,但因為跟資訊部門溝通認知有落差,只能改用B方法,時間久了,熱情也被消磨殆盡,「很多人都低估了創新的難度,在這條路上,勢必要經過許多痛苦吧!」

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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