「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!
「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。
面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。
避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。
「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。
正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。
宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑
博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。
為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。
整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台
在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。
Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。
陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。
企業強化 AI 資安防禦的三個維度
隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。
第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。
第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。
此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。
「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。
