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
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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