國泰又出包,網銀登不進去!今年已第2起大型服務事故,國泰怎麼了?
國泰又出包,網銀登不進去!今年已第2起大型服務事故,國泰怎麼了?

12月1日更新

國泰App今(1)天上午傳服務災情,包括用戶無法登入App、登入App後無法查看存款總額、無法轉帳等。不過目前測試已恢復正常。

對此,國泰發聲明表示:「本行昨日(11/30)晚間進行內部系統優化作業而影響作業效能,致網銀App今早出現部分登入緩慢之情形,目前逐步恢復中,如有造成客戶於交易過程中久候等不便,本行謹表達誠摯歉意。」

而這是國泰今年的第二起大型服務事故,10月8日時就曾因電力維護導致服務中斷,受波及的業務包括網銀、網銀App、ATM及信用卡刷卡等功能。當時國泰歷經5個小時搶修,系統回復正常,更在之後提供6次免收手續費的跨行台幣轉帳與跨行台幣提款優惠。

值得注意的是,這次目前是網銀與App出現服務異常,但尚未出現ATM的災情。而今年4月時金管會國泰開罰新台幣200萬元,主要是針對國泰在半年內4度ATM服務異常。

國泰出包已非第一次,以下為10月時《數位時代》報導:

轉帳失敗、領錢卻沒拿到鈔票?上週18、19日國泰世華ATM發生大規模出包狀況,傳出多起民眾存提款、轉帳失敗的情況,因為客訴量太大,台北捷運內的ATM也一度掛上「暫停服務」的牌子。

事實上,國泰世華銀行並非在進行核心系統轉換這類的大工程,僅是為了要讓系統更穩定,所做的前置系統、資料庫升級。

銀行各種大大小小系統升級非常普遍,究竟為何這次國泰世華會出這麼大的包,甚至來被許多客戶抱怨客服回應態度不好?國泰世華銀行董事長郭明鑑,在今(26)天親上火線回應。

延伸閱讀:國泰世華ATM大當機,民眾被吃錢!官方揭事發原因、補救方案出爐

問題如何發生的?

時間回到10月17號,這天,國泰世華正在進行金融交易前置系統、資料庫升級,為了讓系統更穩定,還額外做了架構上的調整。

所謂「前置系統」是銀行在做跨行轉帳時,與財金公司串接的一個環節,並不是太複雜的系統,但由於牽涉到不同銀行之間的帳戶,一旦出錯,影響層面就比較大。

在10月18號時,國泰世華的前置系統交易速度較慢,導致部分客戶在存提款、轉帳交易出現失敗,部分客戶的股票交割款,也有帳務出錯的情況。客戶紛紛打電話給國泰的客服,想問清楚究竟出了什麼問題,許多客戶抱怨,客服人員的回應冷漠。

根據國泰官方統計,全台國泰世華ATM約有4915台,每天交易筆數約有33萬筆,這次事件約有3%交易筆數異常、3萬9314位消費者受到影響,整體受影響金額約在千萬上下。

問題核心:壓力測試錯估真實狀況

追根究柢,為什麼交易速度會變慢、讓交易不成功呢?最大原因就是做壓力測試時,錯估了現實運作情況。

國泰世華銀行副總王志峰解釋,一開始在設計壓力測試時,是抓取過去半年內,最高峰的跨行轉帳交易量,推算每秒鐘大約有102筆交易,不過實際上路時,高峰時間每秒鐘交易來到122筆,忽略了系統延遲回應的狀況。

王志峰解釋,跨行轉帳除了國泰,還會牽涉到另一家轉帳的銀行。舉例來說,用戶要把1000塊,從國泰轉到A銀行,流程上,轉帳資訊會先從國泰,傳輸到銀行跟銀行之間的平台,也就是財金公司,接著,財金公司再把轉帳資訊傳輸到A銀行。

在交易高峰時,財金公司跟A銀行資料傳輸的時間平常大約是一秒,但在中午、傍晚這些尖峰時間,可能需要三秒,壓力測試時忽略了這中間的延遲,才會導致系統反應不過來出包。

至於客服回應冷漠,發言人鄧崇儀解釋,平常客服都有300位人力的服務量,每天平均處理2萬多通的客服電話,但在系統異常兩天的時間中,客服電話爆增2.5倍,才會有應對處理上不夠周到的狀況。

國泰學到什麼教訓?

事件發生後,國泰在資訊廠商協助下,陸續將出錯的手續費、本金返還給客戶,截至目前,所有出錯的款項都已經返還。針對受影響的客戶,國泰將提供未來一年內,五次新台幣跨行交易免收手續費,免除的手續費會在交易後返還到客戶的帳戶中。此外,從這周四開始到本月底前,透過國泰ATM做跨行提款,會提供五次免收手續費。

目前,國泰內部已經有提懲處名單,王志峰表示,日後系統更新會更加謹慎,但他也坦言,資訊系統很難做到保證100%不出錯。

國泰世華銀行董事長郭明鑑除了道歉,他也強調,未來在測試上,會更加大力道,防範不可知高風險,同時銀行內部也會做更好的溝通,以後新系統上線,也會預先增派客服人力,預防特殊狀況發生。

從這次事件中,國泰也學到了不少教訓,副總王志峰表示,日後重要系統升級時,壓力測試會更加貼近真實,提供客戶穩定服務。

而金管會也表示,今天已經請國泰世華董事長郭明鑑等人到金管會,針對這次系統出包事件做報告,除了瞭解系統發生異常原因,也掌握後續應變處理檢討情形。

銀行資訊系統轉換、上線、升級更新等作業,金管會表示,可以理解背後的複雜度,要做到100%順暢確實不容易,不過,金融機構還是需要事前審慎評估,系統對業務營運及客戶交易的影響程度,並且做好資訊、資安、業務及客服等跨部門聯繫及演練工作。

最新10月號雜誌《無程式碼時代來了!》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #國泰世華
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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
代理式商務連動百兆商機
© 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