「我們不想一窩蜂,」雖無緣與北銀共結連理,中信金總經理辜仲諒在回答金控合併進度時,依然氣定神閒。他說,合併從來都不是件容易事,根據國外經驗,起碼需2、3年才能看得到成效,當兩個銀行體質都不錯、都同樣賺錢時,合併難度高;帶著許多「拖油瓶」的金控併金控,難度更是加倍。因此,他衷心祝福目前已結婚的銀行能在3年內整合成功,但同時也認為中信金現在是「有錢的單身貴族」,合併時程掌握在自己手裡,不會為了幫財政部忙,更不會不顧股東權益而盲目合併。
對於金控的婚配對象,辜仲諒還俏皮地說了個比喻:有錢人家比沒錢人家麻煩多,「門當戶對」總有許多問題,最好是娶「家世不錯、平凡的小康人家」,比較不會造成困擾,「這個問我最清楚了,」這番比喻引來一陣哄堂大笑。
記者會現場另一焦點,是金控策略長林孝平。
這位出身台大農工、哥倫比亞MBA的年輕策略長,曾擔任香港博德(Monitor)管理顧問董事,擅長擬定合併收購、公司再造、競爭者分析、客戶區隔等策略面。他認為,中信金現在不需合併體質好的銀行,反而是需要合併有通路,能幫助中信金發展「財富管理」(Wealth Management,也就是所謂貴賓理財)通路的銀行;更重要的是,由於中信銀近年「自然成長」(Organic Growth)非常迅速,因此所有的併購,都將以不影響自然成長為考量。
會場還有另一段小插曲。當記者會針對合併議題進行約1小時左右,辜仲諒突然語帶玄機:「先把大家的好奇心先解決,待會我們有重大事情宣布,」還捉狹地說,「剛剛走掉的記者抱歉了,」聽得大家滿腹狐疑,紛紛猜測待會到底有什麼勁爆消息時,才聽辜仲諒不疾不徐宣布:「中信銀白金卡將免年費」的消息,當場台下好事的媒體對這個關子大失所望,而辜仲諒也打趣說媒體「真是現實」。
然而,國內最大的信用卡發卡銀行將推出免年費白金卡,勢必讓目前正火紅的白金卡大戰更加白熱化。
過去被視為「尊貴人士」才能擁有,有些銀行年費甚至高達5000元的白金卡,自富邦銀行於5月初推出免年費白金卡後,統計至8月中旬白金卡量已有21.7萬張,因此發卡龍頭中信銀也宣佈加入戰局,準備將信用良好的60多萬金卡客戶主動升級,並預計年底要衝到100萬張白金卡。看來,過去「極度尊榮」的白金客戶,未來20位台灣民眾就有1位白金卡友的「盛況」很快就會降臨。
「要玩合併的銀行,我鼓勵他們好好加油,但信用卡的成長,要玩就只剩這幾年了,」言談風趣,帶領中信銀信用卡成為台灣最大發卡銀行的個人金融執行長羅聯福說,針對目前往來頻繁的兩岸三地人潮,中信金白金卡將提供機場全年不限次數、不限天數免費停車以及機場貴賓服務,由此可窺見中信銀想搶攻台商市場的企圖。而對於目前業務發展狀況,他也提出數據,指出中信銀手續費收入比去年同期成長17%,率市場之先推出的指數型房貸(ARM)也讓房貸金額從1380億提升到1600億,在銀行平均房貸金額下滑了2.66%的同時,中信銀上半年仍有11.02%的成長。
而接下來戰況究竟會如何?或許正如辜仲諒所言,「勝敗不是現在,好戲正要上演」,不論是金控或是白金卡,發展恐怕只會愈來愈精采!
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。
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。
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。
「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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