LINE Bank保險、交通生態系將登場!突破110萬用戶後,如何轉換成獲利動能?
LINE Bank保險、交通生態系將登場!突破110萬用戶後,如何轉換成獲利動能?

純網銀LINE Bank開行滿一周年,即便國際疫情嚴峻,董事長黃仁埈依然專程從日本來台灣,分享最新的成績單與展望。

截至今年三月,LINE Bank用戶數突破110萬,是三家純網銀(將來、樂天、LINE)中最多的。此外,總經理黃以孟也預告,近期交通生態圈將登場,今年的重心不會放在獲客,而是全力發展新服務、產品,加快獲利。

LINE Bank 董事長黃仁埈
開行滿周年,LINE Bank董事長黃仁埈依然專程從日本來台灣。
圖/ LINE Bank

用戶數破110萬居冠,跟兩大原因有關

靠著誘人的LINE Points回饋吸客,截至今年3月底,開行滿一周年的LINE Bank用戶數正式突破110萬,創下許多第一的紀錄。根據財團法人聯合信用卡處理中心(NCCC)的資料統計,LINE Bank快點卡(簽帳卡)每月流通卡平均簽帳金額、每月流通卡平均簽帳筆數,都是同業市場第一名。

LINE Bank
圖/ LINE Bank

此外,根據金管會2021年第4季數據,LINE Bank是業界所有數位帳戶中,成長速度最快的銀行,並且已蟬聯三季冠軍寶座;存款方面,2022年第1季較前一季的存款餘額成長約45%,貸款餘額成長更達115%。

LINE Bank
圖/ LINE Bank

針對第一年的成績單,多數時間只能遠端與台灣團隊工作的黃仁埈表示,「對這樣的成績非常滿意」。能有這麼多項第一,他分析背後有兩大原因。

首先,LINE Bank的基礎是通訊軟體服務,容易讓用戶在日常生活中,跟金融產生連結,甚至推薦給好友使用,社群擴散的力量非常龐大,黃仁埈表示,「平台至上、方便好用的服務,是成功關鍵之一。」

第二,是快速有感的服務與回饋,黃仁埈分析,純網銀沒有實體分行,省下的成本能回饋客戶更多,「這是一個很大的利基。」

黃以孟表示,內部有請市調公司益普索做調查,針對消費紀錄即時通知,用戶滿意度達97%、刷卡消費即時給點回饋,滿意度也有96%,「如此高比例的滿意度與回響,是一開始沒想到的。」

純網銀首家辦理增資,黃仁埈:證明我們真的很努力

正因為LINE Bank給出高額回饋,根據金管會最新數據,LINE Bank虧損22.74億元,成為國內首家辦理增資的純網銀,內部預計會在五月份的臨時股東會上,進一步討論細節。

延伸閱讀:3間純網銀累計虧損達44億元!砸錢、端生態圈吸客後,想獲利得克服兩大挑戰

趁著這次訪台,黃仁埈也陸續拜會股東取得共識,選在這個時間點辦理增資,他表示:「證明我們是真的很努力,而增資本來就是我們規畫之內的事情,本來就有在提交給金管會的企畫書中。」

LINE Bank 董事長黃仁埈
趁著這次訪台,黃仁埈也陸續拜會股東,在增資議題上取得共識。
圖/ LINE Bank

LINE Bank今年內部設定的用戶目標約落在130萬~150萬間,不過對於已經突破百萬用戶的LINE Bank來說,黃仁埈認為,今年最重要的或許不是用戶數有多少,而是必須花更多時間思考還能提供哪些服務,來提升既有客戶的忠誠度。

具體策略上,黃以孟表示,今年會推出更多元型態的信貸產品,甚至在取得主管機管核准後,也規劃推出保險、基金、外匯,讓產品線更加豐富,同時也能增加LINE Bank的收入來源,進一步朝獲利邁進。

從獲客到獲利,交通生態系四月底登場

除了更多元的產品,純網銀生態系策略也是競爭關鍵。黃以孟分析,LINE Bank的生態圈可以分成「點數」、「場景」、「服務」三大區塊。

LINE Points點數就是作為回饋客戶的基本手段,除了可以在使用LINE Pay時折抵消費,黃仁埈表示,內部也在思考方向未來開放用LINE Points折抵投資商品,讓應用層面將更廣闊。

在場景與服務方面,就是從生活中食衣住行切入,比方說過去一年,LINE Bank跟許多電商、外送業者有合作,瞄準「飲食、購物」。

LINE Bank 董事長黃仁埈
黃仁埈表示,未來規劃開放用LINE Points折抵投資商品。
圖/ LINE Bank

黃以孟預告,今年會聚焦在「交通出行」服務,預計4月底跟Autopass麻吉付行車支付服務合作會上線,深度整合停車、加油場景,提供免取票零接觸、不必排隊繳費的行車自動扣款服務。

具體作法上,LINE Bank已經開發出API平台,可以讓外部夥伴快速串接金流。未來新的生態圈服務,會使用「綁定帳戶扣款」方式,預計會在LINE Bank的APP中,設計一個服務綁定頁面,讓用戶可以一次掌握哪些服務可以綁定扣款,以及要綁定其中哪些服務,同時,在合作方的APP中,也會透過API設計一個綁定的頁面。

可以預期,在進入用戶百萬俱樂部的LINE Bank,策略方向將從第一年的獲客,轉向獲利(更多金融商品)及拓展服務的廣度(各主題生態圈)。

責任編輯:錢玉紘

好友缺你一個,加入數位時代LINE,科技產業趨勢新聞一次掌握!

傳送門點這裡

關鍵字: #line bank
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