接連進軍保險、信貸,解密街口的金融生態圈藍圖!如何做出差異化?
接連進軍保險、信貸,解密街口的金融生態圈藍圖!如何做出差異化?

新的科技加上疫情衝擊,讓擁有數百年歷史的保險產業逐漸出現改變。金管會在2014年開放線上投保;疫情下,也開放用視訊方式取代親晤親簽,保險業務員也逐漸轉向在線上平台提供服務。

而台灣人有多愛買保險?根據保發中心及Swiss Re在2020年的統計資料,台灣的保險滲透度位居全球第二;國內總保費收入也在全球排名第十、亞洲第四。

街口進軍保險,曾一度想自己申請執照

現代人都希望金額小、規定簡單的險種最好可以線上搞定。LINE Pay、Pchome以及街口支付,這些電商及支付品牌,都開始賣起保險,背後有兩大原因,首先,這些品牌有足夠的會員數、流量;第二,這些App上都有完善的金流功能,可以讓用戶繳款。

線上賣保險並不是新鮮事,大家比較的,是誰的功能最好用。今年10月,街口支付跟「bolttech保特保險經紀人」合作,在App內開闢了「保險專區」,主打從投保到付款,最快三分鐘就能完成。

綜觀現在市面上,有許多的電商、零售、支付業者,都有在App內新增投保功能,但多數式採取「導流、跳轉」模式,也就是用戶雖然可以在App內看到投保的按鈕,但最終要投保時還是必須跳轉到保險公司網站,完成剩餘的步驟。

原因是,這些業者並沒有保險執照,依照規範不能直接販售保險商品,是使用體驗上的一大痛點,「這不是街口想做的!」產品長范庭甄說。

范庭甄_街口產品長
街口產品長范庭甄回憶,為了打造保險產品,內部曾一度考慮,要自己去申請牌照。
圖/ 蔡仁譯

為了不想讓投保時,頁面跳來跳去,街口曾有一度想自己去申請保險公司牌照,後來內部意識到,金融產業要跨足其他陌生領域,並不是把資金準備好就可以,而是對於法遵、內控程序等等的專業領域Know-how,「這才是成本最高的事情。」

街口擅長的是支付,不是保險,范庭甄補充:「我們不太可能想做旅遊,就去開一家旅行社吧」。於是,團隊很快打消自己申請保險執照的念頭,因緣際會下,街口跟「bolttech保特」搭上線。

街口端出兩大差異

范庭甄解釋,「bolttech保特」是一家保險經紀人公司,跟一般保險公司不同的是,保險經紀人公司主要的功能是替消費者分析保單,找出最適合的產品,因此,可以一次販售多家保險公司的產品,也就是說,街口不需要跟一大堆保險公司談合作,就能讓產品多元性最大化,這是跟同業的第一個差異。

「沒有跳轉感的體驗」則是第二個差異,內部花了很多時間,重新設計投保流程,讓用戶最終投保時,盡可能沒有離開街口App的感覺;商業模式方面,街口依法不能販售保險,所以也不能從中抽成。范庭甄表示,目前跟「bolttech保特」之間是屬於廣告合作,舉例來說:客戶在在保險專區中有貢獻點擊,就能抽取廣告費用。

街口支付
豐富保險產品、沒有跳轉感的投保體驗,是街口保險專區的兩大優勢。
圖/ 蔡仁譯

目前,街口「保險專區」以販售疫苗險為主,接下來,會規劃推出車險等,跟交通有關的險種,或是販售街口獨家的產品組合,做出市場的區隔性。

比較大的挑戰是,目前並非所有險種都有開放線上投保,必須要由保險公司向主管機關提出申請,意味著未來街口若想要販售更多的保險產品,合作的保險公司也需要具備一定的數位化基礎,才能順利串接。

打造金融生態圈,胡亦嘉三年前就想做

電子支付業者賺錢的方式,是從每一筆交易中,抽取一定比例的手續費,過去4~5年,業者還花費資源做行銷推廣,幾乎沒有業者賺錢。

隨著電支用戶在今年突破一千萬,業者以本身App流量為基礎,嘗試推出更多不同的服務,各家業者採取的策略不太一樣。以LINE Pay Money來說,優勢是LINE本身社群的基礎,在行銷、會員經營上玩法較多,同時也跟高雄捷運合作,可以用LINE Pay Money掃碼搭車。

街口的策略,則是聚焦在金融服務上,創辦人胡亦嘉早在2018年,就想推出「託付寶」,產品特色是用戶可透過行動支付購買基金,並隨時提領贖回,當時的規劃,就能看出野心。

今年七月,新版《電子支付》條例正式上路,新增了外幣買賣、小額匯兌、買賣基金等功能,也就是除了支付,電支業者可以提供更多服務。經過這些年的調整,范庭甄說,保險功能算是街口金融生態圈(JKO Fintech Hub),第一個正式產品,接下來,會在街口現有的用戶基礎下,推出更多金融服務。

街口支付
圖/ 街口支付

第二款產品,也在11月份推出,街口跟凱基銀行合作,推出第二個產品「店家貸」,向街口上合作的店家,提供小額貸款。街口串接凱基銀行數位信貸API,並以街口電子支付收款紀錄作為財力證明,加速審核速度。這類模式是否能成功,就看未來是否能通過市場考驗了。

責任編輯:錢玉紘

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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。

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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。

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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。

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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/

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