15家金控前8月獲利飆破4500億元!富邦金控寫下3驚奇、國泰金居次
15家金控前8月獲利飆破4500億元!富邦金控寫下3驚奇、國泰金居次

15家金控獲利全數出爐,前8月稅後獲利飆破新台幣4500億元大關、達4576億元,年增逾6成;其中富邦金寫下3大驚奇,8月及累計前8月獲利、累計每股盈餘(EPS)皆奪下金控冠軍寶座。

富邦金控8月自結稅後獲利161.65億元,創同期新高;累計今年前8月稅後獲利則達1223.49億元,年增91%;累計每股盈餘(EPS)11.69元,累計獲利數和EPS皆續創歷史新高。

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富邦集團獲利嬌,前8月成績率先賺逾1股本。
圖/ 圖片來源/Plan b

富邦金子公司富邦人壽、富邦產險、富邦證券前8月獲利同創歷史新高紀錄,其中主要子公司富邦人壽持續實現投資獲利,加上除息旺季帶動股息收入入袋,8月稅後淨利達117.21億元,年增18%,累計前8月稅後獲利899.25億元,年增109%。

富邦金獲利衝高,入股日盛金更進補

外界關注富邦金入主日盛金的進程,截至8月31日為止,富邦金已取得日盛金56.92%股權,8月共認列日盛金投資收益2.6億元。

就金控每股獲利來看,國泰金續居第2名,8月稅後獲利108.8億元,累計前8月稅後獲利達1140.9億元,較去年同期大幅成長91%,再創歷史新高,累計EPS來到8.35元。其中,子公司國泰人壽前8月累計稅後獲利達944.9億元,較去年同期大幅增長124%,帶動營運續創佳績。

中信金控前8月累計稅後獲利427.72億元,年成長34%,即將追平去年全年獲利428億元,累計每股盈餘為2.14元,續居第三。

中信金
中信金控前8月獲利追平去年成績。
圖/ 中信金

中華開發金控8月稅後獲利為35.94億元,累計前8月稅後獲利達233.63億元,每股盈餘1.56元,保持每股獲利第5名的佳績。發言人張立荃表示,8月資本市場震盪走高、上市櫃公司步入現金股利發放旺季,子公司各式業務也持續展現穩健營運成果。

開發金買中壽,金控整併持續

8月的金融界大事,其一就是開發金宣布換股搭現金取得中壽100%股權,開發金與中國人壽將同步於10月1日召開股東臨時會討論股份轉換案,預計於股東會決議通過並取得主管機關核准後完成股份轉換,中國人壽將成為開發金控100%持股子公司。

開發金總經理龐德明表示,此舉將加速包括銀行、證券、私募股權、資產管理和保險等相關業務推展,強化集團競爭力及發揮經營綜效。

開發金控舉行線上法人說明會由總經理龐德明(中)主持_d5rkplbc.jpg
開發金控併購中壽案10月1日將開股東會討論。
圖/ 開發金

新光金8月稅後獲利31.38億元,年增25%,並已連續3個月單月賺破30億元,累計今年前8月稅後獲利達198.1億元,年增18.2%,EPS達1.51元。

台新金8月則賺進18.9億元,包含認列彰銀股利7.7億元,獲利月增近10%、年增35%;不過子公司台新證券因台股日均量下滑,獲利月減68.1%,台新人壽(原保德信人壽)8月保費收入雖持續成長,但責任準備金增加且因台幣升值而有兌換損失,獲利降至0.5億元。

另外4家公股金控獲利合計為91.68億元,月增約5%,年增率達38.01%,累計前8月合計共賺608.03億元,年增36.62%。

關鍵字: #國泰金控
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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