華信MMA,殺出 金融暴風圈
華信MMA,殺出 金融暴風圈
2001.08.01 | 科技

若要頒發銀行界的「創新服務獎」,以科技創意打出MMA(Money Management Account)成為「整合型帳戶」先鋒而淨賺四億的華信銀行,鐵定光榮出線。
論歷史,1992年成立的華信銀行不是「老銀行」,它與企業的關係不像公營行庫久遠密切;論規模與客戶數,它也絕不是「大銀行」,很難和中信銀或台新銀行的百萬張信用卡發卡量競爭。如何在「老」與「大」銀行的夾殺中衝出生路,華信靠著創新思維與科技E方法,「無中生有」地做到了!
去年初華信率先推出讓帳戶整合為一的「投資管理帳戶」(MMA),把帳戶從「分散各處」轉為「集中管理」,讓客戶能在同一帳號中同時處理多種金融服務,吸引許多個人客戶。在去年同業的活期存款數字紛紛下降的同時,華信的存款金額卻因為這樣的科技創意而一路狂飆,光台幣活期存款餘額就成長了32.45%,比前一年增加了120億元。
營業數字增加不足為奇,營業利潤也跟著水漲船高,MMA可是隻華信銀行的下金蛋母雞。「我們估計過,去年光是來自MMA的貢獻,稅前盈餘就有4.4億台幣,」負責消費金融業務的華信銀行副總經理賈堅一,提到這個「幫客戶省錢,也替自己賺錢」的金融商品,不禁精神抖擻。
MMA的成功經驗,讓華信想到要從個人客戶的戰場擴展到企業用戶,去年8月華信乘勝追擊,推出針對企業客戶規劃的MMAb2b.com,華信銀行藉此所完成的企業金融交易也同樣驚人。
例如在網路上推出「應收帳款承購」(e-Factoring)金融服務,讓使用的企業收付款更順暢,短短不到半年,華信的線上應收帳款業務便突破100億台幣,和個人理財的MMA服務一樣成功。
賈堅一認為MMA的成功關鍵因素有四:彈性的資金借出管道、多元的策略結盟、作業中心整合與資訊中心整合。簡單來說,這個新金融服務,同時兼具「整合」與「多元」兩種特質。

**抓住客戶的需求

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從整合面來看,MMA是把符合個人需求的產品,整合在一個帳戶中;對銀行而言,則是將有經濟規模的作業程序加以集中,以達到作業標準化與節省成本的效果。
從多元面觀察,不論是針對個人的MMA,或是針對企業的MMAb2b,在在都顯示這是個結合異業,提供客戶「一站購足」的服務。如在mma.com網站上,客戶能在「資產總覽」頁面中,看到自己存款、證券、共同基金、信用卡、貸款等所有資產負債狀況。而在MMAb2b上,華信也結合了國際性線上開信用狀機構、物流、電子交易市集等不同領域企業,讓企業加速採購付款流程。
企業賺錢之道,不外「降低作業成本」與「提高產品差異」兩種策略,而要瞭解華信落實競爭力的核心武器,就要將鏡頭轉向台北市松山火車站附近的一棟高樓。

**資訊科技成為競爭力

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這座華信銀行的松山作業大樓,不但是讓金融商品得以順利運作的資訊中樞,也是銀行後勤作業總部。表面看來寂靜的建築物,0與1構成的數據資訊卻在此繁忙流動。而辦公室位於這棟大樓的資訊部協理方乃貞,則是讓資訊系統能順利升級整合的重要人物。
「先定義出客戶需求,把業務流程轉換成資訊流程,目的要達到作業標準化與大量處理」,在銀行界已有20年以上經驗的方乃貞,以流程角度說明這段過程,從1998年8月開始投入,到1999年10月為止,MMA專案足足讓全行上下忙了1年以上。
在1年多的推動過程中,首先在行內提出MMA「帳戶整合」概念的華信副總賈堅一回憶,最困難處在於凝聚共識,而要解決這個問題別無他法,就是「不停不停的說明,來10次我就說10次,碰到人就講」,他如此形容那段苦口婆心的日子。
主管除了得扮演「婆婆媽媽」的傳道士角色外,在進行過程中當然也會碰到許多抱怨與阻力,「但我每次聽到問題就高興得一塌糊塗」,對問題逆向思考的賈堅一說,今天碰到的問題,就是別人明天要踏入的進入障礙,「我們會碰到的問題,沒理由別人不會碰上,」視問題為機會的他,相信現在解決的問題愈多,代表未來別人進場的障礙會愈大。

**改良作業流程提昇收入

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對銀行來說,最大收入來自存放款利差與服務手續費。如何降低作業成本,劃出自有服務與其他銀行的差異性,是所有金融機構都在思考的問題,推出MMA這類的新產品,簡化作業流程,可以達到擴大客源、增加盈收的功能。以代銷共同基金為例觀察,就明顯可看出前後差異。
華信銀行副總經理兼電子金融部經理陳柏蒼舉例說,過去各分行不樂意代銷共同基金的原因,在於處理手續非常麻煩,銀行櫃檯人員要回答消費者基金種類、各家基金績效、匯率等問題,之後還必須與基金公司做交割,並寄帳單給投資人,「一個櫃員一天處理五六筆就差不多了,過去許多分行經理根本不想做」;但如今利用MMA.com,客戶可以透過網站直接申購或贖回,系統也能自動與基金公司、投資人帳戶連結扣款,這樣方便的設計,讓華信共同基金手續費收入從1999年底的6430萬,提昇至2000年底的1.5億。
不僅在消費金融上有捷報,華信透過網路做資金管理的金額也相當驚人。陳柏蒼舉過去屬「勞力密集」的應收帳款業務為例,企業從國外拿到訂單後要寫撥款申請書、上簽呈給主管蓋章後送至銀行,銀行則須寫額度使用表格,交給主管簽字後才能撥款,從開票到郵寄都浪費許多時間。而今,公司會計部門每月做完帳後,就可以把應收帳款資料直接上傳到MMAb2b網站上,客戶也能利用密碼明確知道自己應於何時付出款項,當企業臨時調度困難,而有融資需求時,透過網站華信銀行也可滿足當天入帳的需求。
這項業務去年8月推出後,由於都是靠自動化運作,讓業務量持續增長至目前的160多億,但經營人力卻一直保持固定數量不需增加。像這樣利用科技簡化科技流程,銀行內後勤支援人力已由開行的70%,降至50%。
科技,幫助華信銀行以較少人力處理快速增長的新業務,更讓它在景氣寒冬中踢開財大勢大的老牌銀行競爭,營收持續增長。對現在正處重新洗牌階段的銀行業來說,華信銀行是以科技落實創新金融服務,為自己在競爭年代中搶得商機的先鋒企業。

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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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