50萬用戶是投資小白!Trade Republic市值破10億美元,「德國羅賓漢」如何席捲歐洲?
50萬用戶是投資小白!Trade Republic市值破10億美元,「德國羅賓漢」如何席捲歐洲?

德國線上交易獨角獸Trade Republic自成立以來,用戶數就逐年攀升,並吸引矽谷的紅杉資本(Sequoia Capita)、Stripe、Klarna、Thrive Capital、Accel、Founders Fund…等來自世界各國的企業及投資機構爭相投資;因此,成立不久,Trade Republic就迅速在德國、法國和奧地利站穩腳跟,公司估值更是快速突破10億美元(約280億新台幣),榮獲新創獨角獸的頭銜。

受到新冠肺炎(COVID-19)疫情衝擊,全球消費者減少出門、避免實體接觸,並轉向線上消費,帶動線上交易熱潮,讓Trade Republic的用戶數和年收入皆大幅飆升,其公司估值更是水漲船高,今(2021)年,光是最新一輪的融資,Trade Republic就獲得9億美元(約251億新台幣),公司估值高達53億美元(約1480億美元),並有「歐洲羅賓漢」之稱。

Trade Republic是由克里斯蒂安·赫克(Christian Hecker)和托馬斯·皮施克(Thomas Pischke)在2015年創立,總部位於德國柏林,是一間只提供用戶線上交易的德國本土證券商,主打極低手續費,Trade Republic將一般證券商必須透過人力進行的操作皆自動化,因此,用戶透過Trade Republic平台進行手動交易,每筆都只需支付1歐元(約34元新台幣)的極低手續費,如果設定定期定額的ETF則是完全免費;此外,Trade Republic提供簡潔且一目了然的設計介面,藉此大幅降低投資新手的入門門檻,同時,也讓所有用戶可以快速掌握自身的投資狀況,可說是散戶們的福音。

延伸閱讀:台灣成貿易戰下犧牲品?科技大老:半導體業勢必受影響

Trade Republic聯合創始人之一的托馬斯·皮施克在一份公司聲明中說道:「50%的Trade Republic客戶,超過50萬人次,在使用Trade Republic前,從未涉足過投資領域,因此,我們為普通人提供創造財富的機會,而且,大銀行可說是長期忽略散戶,推出的理財產品費用高昂,且資訊不透明。」

另外,Trade Republic的操作步驟也相當簡易,用戶只需安裝Trade Republic的應用軟體,輸入自身的手機號碼,並在Trade Republic頁面輸入手機驗證碼,並通過驗證後,再按照Trade Republic軟體的操作步驟,依序輸入交易所需的個人資料後,即可開始進行交易。

由於不收管理費、極低的手續費、簡單的操作步驟及一目瞭然的介面,使歐洲散戶投資者快速湧入金融市場,截至今(2021)年,Trade Republice公司管理的資產已超過60億歐元(約1989億新台幣)。

近幾年,比特幣和其他虛擬貨幣的價格瘋狂飆升,Trade Republic也因應市場需求,迅速推出加密貨幣交易的板塊,讓用戶可以一樣用1歐元(約34元新台幣)的手續費購買虛擬貨幣,讓Trade Republic的用戶數量快速突破100萬人次。對此,Trade Republic聯合創始人之一的克里斯蒂安·赫克說:「我們是歐洲唯一擁有銀行牌照,並擁有自己技術的在線經紀人,因此,這是引起投資者極大興趣的主要原因之一。」

目前,Trade Republic已在德國、法國和奧地利站穩腳跟,並擁有超過400名員工,未來,Trade Republic將繼續專注於開發新的金融產品及擴大產品組合,並積極在歐洲各國拓展,以期成為德國最有價值的獨角獸公司。

資料來源:財富德國楠木軒Trade Republic

責任編輯:林佳葦

最新8月號雜誌《區塊鏈上的金融新世界》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

往下滑看下一篇文章
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 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