純網銀開業3年了,「鯰魚效應」卻還沒個影!一個數字,看誰能最先擺脫虧損
純網銀開業3年了,「鯰魚效應」卻還沒個影!一個數字,看誰能最先擺脫虧損

台灣首家純網銀、樂天銀行於2021年正式開業,象徵台灣金融發展史邁向新里程碑,隨後LINK Bank與將來銀行也陸續開業,自政策開放後共迎來3家純網銀,不過成立至今,業者財務仍呈虧損,經營之路並非坦順。

不過,近年LINE Bank瞄準消金,將來銀行開拓財管手收業務,樂天銀欲參與企業聯貸案,3家業者布局重點不同,力拚「鯰魚要長大」。

開放執照後過了5年,三個玩家走到哪了?

金管會2019年開放台灣純網銀執照,意在創造「鯰魚效應」,透過創新服務帶動金融業數位轉型,如今台灣3家純網銀,樂天國際商業銀行、LINE Bank(連線商業銀行)與將來銀行,各家營運時間介於2年到3年多間,外界也關注鯰魚效應何時可以發酵。

觀察3家純網銀單年度稅後淨損狀況,LINE Bank從2022年的淨損20億元,2023年縮小到虧損11億元,將來銀行跟樂天銀2023年虧損也分別收斂到9.6億元與5.2億元。

惠譽信評台灣分公司副總經理陳怡如表示,3家純網銀都在積極推展業務,雖然淨利息收入、淨手續費收入持續增加,但還是低於營業費用,因此3家純網銀去年全年還是呈現淨損。

截至去年底統計,LINE Bank開戶數172.5萬戶為最多,主要是擁有通訊軟體生態圈優勢,借力使力之下推展開戶數最快;將來銀行戶數達34.6萬戶,今年則力拚完備外匯與證券業務;至於樂天銀戶數達20.4萬戶,不過考量台灣法金業務還沒完全開放,經營上相對謹慎。

台灣金融研訓院金融研究所副研究員賴威仁指出,LINE Bank積極推動消金業務,包括聯名信用卡、保險、證券交割戶等合作,積極跟日常生活連結,未來也規劃推出外匯、財管等業務。

將來銀行除了存放款業務,去年起開辦線上房貸,業務拓展涵括雙北、桃園、新竹、台中地區,今年更搶頭香開辦基金銷售業務,服務上線1個月就有破萬戶加入,後續規劃外匯業務、證券交割服務,內部也積極評估聯貸案的參貸機會。

陳怡如受訪表示,房貸目前抵押權設定還是需線下進行,加上實體銀行也有房貸業務,因此將來銀的房貸仍以增轉貸為主。未來可以持續觀察,將來銀行大股東中華電信能否進一步協助拓展新客群。

樂天銀除了存放款業務外,也攜手基金交易平台基富通推出「一鍵開戶」服務,並積極跟電子支付合作,透過綁定帳戶增加用戶黏著度。樂天銀也指出,目前存放比雖然稍低,但瞄準未來聯貸案的參貸商機,預期第3季後,存放比有機會從目前不到3成提升到5成。

鯰魚還在長大,「鯰魚效應」還需要時間發酵

純網銀業者私下透露,當初政府確實希望金融科技可以發揮鯰魚效應,但鯰魚需要時間長大,若未來有機會放寬3人以上企業戶線上開戶等規定,對於推展法人授信、薪轉戶等業務都有幫助。

賴威仁分析,純網銀目前業務項目與現有傳統銀行差異不大, 鯰魚效應尚不明顯,如何找到股東強項,進而發展差異化作法,業者可能還需要時間才能推出特色業務。

銀行獲利不外乎來自淨利息收入、淨手續費收入與投資收益,如何把錢放出去,自然是純網銀思考經營重點。

陳怡如表示,存放比是衡量銀行流動性風險狀況的指標之一,也是達到損益兩平的基本觀察指標之一。截至今年2月統計,LINE Bank存放比為62.76%、將來銀為46.16%、樂天銀為28.32%,仍低於全體國銀約7成水準,純網銀目前也都積極提升存放比,力拚損益兩平。

惠譽信評預期,3家純網銀中,有1家純網銀有機會在2025年達到單年度損益兩平,並在2026年小幅獲利。外界多預期, 可能是LINE Bank有機會先損益兩平

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
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過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

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數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

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以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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