15大金控前9月賺近5000億元!共10家賺贏2020年一整年
15大金控前9月賺近5000億元!共10家賺贏2020年一整年

15家上市櫃金控9月稅後盈餘達新台幣416.3億元,累計前9月賺入4992.62億元,年成長達6成;其中,10家金控前3季獲利已經賺贏去年全年。

金控雙雄富邦金控、國泰金控受惠於子公司壽險表現,兩家公司前9月稅後盈餘達2523.8億元,占比超過15家上市櫃金控獲利的一半。國泰金為單月獲利王,富邦金續居金控每股獲利王。

此外,富邦金、國泰金、中信金、元大金、開發金、新光金、台新金、永豐金、華南金、日盛金10家金控,前9月獲利已經超越去年全年獲利。不過,多數金控9月單月獲利都比8月下滑,主因為股息入帳高峰期已過。

富邦金9月稅後盈餘78.52億元,累計前9月稅後盈餘1302.01億元,雙雙創下史上同期新高,前9月獲利年增幅更高達91%,並超越歷年全年獲利紀錄,累計每股盈餘(EPS)達11.32元,續居金控每股獲利王。

富邦金子公司富邦人壽、富邦產險、富邦證券累計前9月獲利皆續創史上新高,其中富邦人壽9月稅後盈餘52.28億元,年增134%,累計前9月稅後盈餘951.53億元,年增110%;主要是匯兌避險成本較去年同期好轉,且持續把握機會實現投資獲利所致。

國泰金9月稅後盈餘81億元,累計前9月稅後盈餘1221.8億元,較去年同期成長90%,前9月獲利再創同期新高,EPS達8.96元。子公司國泰人壽首次累計前9月獲利破千億,再創新高。國泰金表示,各子公司核心獲利穩健,帶動獲利續攀高峰。

中信金受惠台灣人壽獲利增

中信金控9月稅後盈餘37.02億元,累計前9月稅後盈餘464.75億元,已賺贏去年全年428億元,EPS為2.33元。中信金財務長邱雅玲受訪表示,前3季主要受惠銀行財富管理手續費收入年成長20%,以及台灣人壽股債投資利益,加上投資型保單年成長超過3成所帶動。

開發金控同樣獲利暴衝,受惠子公司中華開發資本認列大樓出售獲利挹注,9月稅後盈餘為73.29億元,累計前3季稅後盈餘衝破300億大關、達306.93億元,每股盈餘為2.05元。

開發金發言人張立荃表示,開發金已在10月1日股東臨時會通過以股份轉換方式,將中國人壽納為100%持股子公司,預計今年12月27日完成股份轉換;開發金控將持續加速銀行、證券、私募股權、資產管理和保險相關業務推展,強化集團競爭力。

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
開發金控併購中國人壽。
圖/ 開發金

新光金9月稅後盈餘18.22億元,累計前9月稅後盈餘達216.32億元,超越新光金歷年獲利表現。子公司新壽前9月稅後獲利達138.54億元、元富證券前9月稅後獲利30.25億元,都已超越歷年全年獲利。

9月4家公股金控(兆豐金、第一金、合庫金、華南金)獲利合計60.71億元,月減35.5%,主因包含股利收入減少、財務收益下滑等,累計前9月則共賺668.74億元,年增34.71%。

其中,兆豐金9月稅後盈餘18.1億元,前9月稅後盈餘197.06億元,EPS為1.45元,續居公股金控獲利王,不過比起8月,9月獲利月減逾3成,主要與子公司銀行財務收益下滑有關,前9月獲利年增3.99%,第4季希望透過調整放款淨收益來做衝刺,穩定維持全年獲利成長。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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