LINE Bank通過75億元增資案!總座:是一項重要里程碑
LINE Bank通過75億元增資案!總座:是一項重要里程碑

純網銀生意起步難,根據金管會三月份公布的數據,國內三家純網銀累計虧損達44億元,其中LINE Bank虧損達到22.74億元,是3家純網銀中最多。

為了健全資本結構,LINE Bank在今(20)日宣布,董事會通過減資新台幣25億元再現金增資新台幣75億元案,增資案辦理完成後公司實收資本額,將由原新台幣100億元提高到新台幣150億元。

根據官方資料,參與增資的成員包括:LINE Bank、台北富邦銀行、渣打銀行、聯邦銀行、台灣大哥大以及富邦媒。

身為主要股東之一的台北富邦銀行,則是在18日宣布,董事會通過參與LINE Bank增資案。根據規劃,LINE Bank要先辦理減資以彌補累積虧損,減資金額為新台幣25億元;同時考量未來營運發展需要,會同步以每股面額新台幣10元價格辦理現金增資。

總計增資金額為新台幣75億元,其中北富銀增資金額為新台幣21.95億元,加計參與減資後之股數,持股比率將從25.1%提高至27.18%。

北富銀
北富銀對LINE Bank持股比率,將從25.1%提高至27.18%。
圖/ 北富銀

增資75億元,北富銀:都在原訂計畫內

「本次增資案是LINE Bank的一項重要里程碑。」LINE Bank總經理黃以孟表示,我們將一本初心,以原來的業務基礎向前推進,在純網銀的領域繼續耕耘並為普惠金融的目標持續創新,不負股東的支持。「資本更充實後,LINE Bank將持續秉持科技領航、金融創新的一貫作法,以金融科技服務廣大的普羅客群。」

北富銀認為,由技術驅動的新創企業,對未來整體社會經濟很重要,純網銀之所以首年出現虧損,是因為推動創新業務需要時間建立新的市場規則與用戶習慣,「這是發展純網銀前期必要的投入,也是當初投資時既定的營運方針」。北富銀說,這次的增資都是在LINE Bank發展的原訂計畫內。

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

有別與其他國內銀行,LINE在台灣擁有2,100萬月活躍用戶,擁有極高的社會滲透率,是金融服務落實科技創新的絕佳應用場景。北富銀觀察,已經發展出多項極具特色的服務,像是小額信貸到多元化的電子支付方案,據統計,每月有近7成用戶活躍使用LINE Bank服務。

其中,在簽帳金融卡業務上,LINE Bank推出快點卡,消費後LINE POINTS回饋即時給點,還可以立刻折抵消費,據財團法人聯合信用卡處理中心(NCCC)統計,「快點卡」每月平均簽帳金額、每月平均簽帳筆數雙雙達到同業市場第一名。

LINE Bank
圖/ LINE Bank

信貸服務方面,LINE Bank近期區分出不同的產品線,是分期信貸主打優惠額度及利率,可滿足房屋裝修、購車等一次性大筆資金運用;循環信貸則具備「隨借隨還、按日計息、簽約後最快1分鐘到帳」等特色。

截至目前,LINE Bank用戶累計達110萬戶,全國20~39歲人口當中,已有近13%人口為LINE Bank客戶,2022年第一季數位帳戶數更達到全國第四大,是目前業界數位帳戶成長速度最快的銀行。

北富銀說,長期致力於數位金融創新,打造虛實整合的全通路服務管道,滿足不同客群對理想生活的需求與期待。未來會持續拓展服務觸角,形塑全方位的數位生態圈。

責任編輯:錢玉紘

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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。

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