LINE Bank開業兩月、開戶數超車對手2.6倍,樂天能靠紓困服務急起直追嗎?
LINE Bank開業兩月、開戶數超車對手2.6倍,樂天能靠紓困服務急起直追嗎?

台灣在今年正式進入純網銀時代,上半年樂天、LINE Bank兩家銀行相繼開業,在疫情升溫強調遠距、零接觸的趨勢下,純網銀全線上的營運模式,也抓住了民眾三級警戒下的需求。

開業至今,各家業者的成績單也出爐。根據金管會統計,截至6月21日,年初率先開業的樂天銀行有5.8萬開戶數;疫情前開業的LINE Bank則有超過15萬戶,是樂天的2.6倍;尚未開業的將來銀行,則受到疫情影響稍稍耽誤進度,金管會官員表示,目前沒有太多新進展。

LINE Bank開戶數衝15萬,有這些優勢

四月份才剛開行的LINE Bank,開戶人數就衝得非常快,目前開戶數為15萬多,雖然是對手樂天的2.6倍,但並沒有達成LINE Bank開行時,喊出六月要衝50萬開戶數的目標。

LINE Bank開戶數之所以能快速成長,還是得利於本身社群通訊軟體的優勢,民眾只要打開每天使用的LINE就可以開戶,加上頻頻推出刷金融卡回饋LINE POINTS、高利定存等優惠活動,吸引許多想搶優惠的民眾開戶。

LINE Bank
LINE Bank開戶數之所以能快速成長,還是得利於本身社群通訊軟體的優勢。
圖/ LINE Bank

此外,LINE Bank品牌風格鮮明,金融卡卡面設計結合招牌角色熊大、兔兔等,App介面上也比較年輕活潑,搭配LINE好友轉帳、LINE Pay支付也都很方便,吸引不少年輕人開戶。

LINE Bank總經理黃以孟,先前接受《數位時代》採訪時也提到,現在傳統銀行幾乎也都有在做數位銀行業務,開放用戶線上處理部分金融業務等等,「因此,純網銀並不會單單因為能夠承作線上金融業務,就有優勢。」

黃以孟
LINE Bank總經理黃以孟認為,當傳統銀行都在做數位金融,純網銀並不會因為提供線上服務,就能獲得競爭優勢。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

黃以孟說,純網銀的優勢需要自己創造,「因此從創建LINE Bank到今天,我們投注相當多的精力,專注致力於打造LINE Bank的核心價值。」

背後策略包括:用戶優先、場景優先。在服務一樣環境下,純網銀一定要設法創造不同的互動,才能找到生存利基。黃以孟分析,LINE Bank目前討論度極高的「零存整付」功能,過去是乏人問津的金融商品,「但LINE Bank包裝成非常好玩、互動非常多的產品,存款時有能互動、鼓勵的遊戲,創造出非常不一樣的客戶體驗效果與樂趣。」

LINE Bank表示,也看到疫情下民眾對於資金的需求,雖然沒有參與勞工紓困貸款,但接下來也會推出更多不同的信貸方案,之所以這麼積極推貸款產品,主要原因,還是因為信貸是目前純網銀主要的獲利來源。

唯一開辦紓困貸款純網銀,樂天開戶數增10倍

金管會統計數字來看,從三月算起,樂天銀行每月以6~9千的開戶數穩定成長中,目前總開戶數為5.8萬多戶,雖然是首家開行的業者,開戶數卻跟競爭對手LINE Bank差了2.6倍之多。

分析主要原因,是樂天銀行的風格一直以來都很低調,在開業初期採取穩健經營的策略,行銷、優惠活動也不鋪張,近期較新的動態,是跟PChome旗下行動支付「Pi拍錢包」合作,推出支付服務,讓用戶使用Pi拍錢包支付,款項會直接從樂天銀行帳戶扣除,誘因在於可以獲得優惠。

疫情下比較特別的是,樂天是唯一一家開放勞工紓困貸款的純網銀,為了辦理這項業務,樂天在紓困貸款開辦的前兩天,就完成跟信保基金的資訊連線。貸款開辦當天因為申請人數過多,導致多家銀行的網站、App出現卡頓不順的狀況,樂天銀行是少數系統運作順利的銀行。

樂天銀行
疫情下比較特別的是,樂天是唯一一家開放勞工紓困貸款的純網銀。
圖/ 樂天銀行

延伸閱讀:樂天網銀開業3個月!預告12項新服務,用「行動支付」迎戰Line Bank開張

因此,也吸引很多民眾為了順利申請紓困貸款,開了樂天銀行的戶頭,業者表示,原本每天開戶數平均只有上百,紓困貸款開辦期間最高人數衝到10倍,一天就有上千人開戶。目前累計受理的紓困貸款約3千多件,實際核貸約400多件。

至於尚未開行的將來銀行,也因為疫情的升級,對開行速度造成影響,金管會官員表示:「目前都還在審查中,沒有特別的進度。」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #純網銀
往下滑看下一篇文章
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
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

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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓