新新併解析|一場深夜記者會,點燃吳欣儒3董事反對票「未爆彈」!中信金搶親還來得及嗎?
新新併解析|一場深夜記者會,點燃吳欣儒3董事反對票「未爆彈」!中信金搶親還來得及嗎?

新新併重大進展!台新金控、新光金控8月22日董事會通過100%換股合併,換股比例訂為1股普通股新光金換0.6022股的台新金。馬不停蹄地,22日當天晚間,雙方經營團隊召開記者會,台新金董事長吳東亮、新光金董事長魏寶生完成換約儀式,宣告「新新併」正式啟動

然而新光金深夜也在22日深夜揭露,有3名董事投下反對票,分別是吳東進二女兒吳欣儒、前新光銀行總座李增昌與獨董許永明。

在這場金融三角戀中,中信金發動公開收購還來得及嗎?

台新金總經理林維俊指出,合意對等的合併將能打開新格局,不僅提升資產規模、提升獲利動能,也能均衡雙方業務發展提升綜效。

兩家金控過去經營各有強項,台新金去年稅後淨利有7成6來自銀行,新光金則有7成3來自人壽保險。林維俊表示,合併後業務組合更能均衡發展,合併後人壽獲利為51%、銀行38%與證券11%。

林維俊指出,透過各項金融商品市占率增加,公司總資產達8.3兆,有望成為國內金控排名第4,市值將衝進台股前20大,估將落在第15名。

新新併進展1:台新金首度對中信金敵意收購表態

「台灣社會很小,吳家跟辜家有兩代交情,從上一輩就很熟了。」吳東亮在記者會上,首度回應對中信金發動公開收購新光金的看法。自從市場5月傳出中信金有收購意願時,他就已接觸對方大股東,表達希望能和平共存,遺憾無法說服對方。

林維俊一再強調,中信金、台新金兩案不可類比,比喻中信金是碰不到的「天邊的彩虹」,台新金是「桌上的牛排」,要三分熟、五分熟都可以。

「敵意併購是拿現金請現有股東走人,但我們的做法是責任共擔。」在台新銀行成立之初,新光人壽曾調任多位優秀幹部協助籌設,林維俊表示雙方高階經理人互相熟識,且成立後新公司保留住新光的名字,主打溫情牌,希望保留台灣人對新光的共同記憶。

吳東亮也提到自己認同「 嫁給聘金給最高的不一定會幸福 」,台新金、新光金100%換股後,雙方股東成為一家人,未來新光金股東可以穩定領到台新金的配股配息,相較中信金要以現金買斷的公開收購,換股方式更能永續分享經營成果,懇請股東支持並留下,收穫會更多。

新新併進展2:台新、新光簽訂「員工安置計畫」

台新金、新光金已簽訂一份「員工安置計畫」, 台新金將全數留用所有新光金員工 ,具體保障新光金1萬5,000多名員工的工作權益,吳東亮強調,會讓員工和家庭都能安定生活。

林維俊指出,新光人壽業務員未來和台新銀保通路配合,可以擴大保費收入,雙方證券相加也有更多平台及據點來提升經紀、融資、複委託業務,讓兩邊團隊都能有所成長。

在合併之後,金控及各子公司市占率都沒有超過15%,林維俊強調沒有壟斷疑慮,而是「泛新光金融集團」的整合。吳東亮也呼籲,金管會應多鼓勵善意合併,而非敵意併購造成市場混亂。

延伸閱讀:敵意併購是什麼?中信辜家仍有望「非合意併購」嗎?

新新併進展3:吳東進派於董事會投下反對票,「兄弟登頂」仍藏變數

吳東亮在記者會上特別提及,最早是大哥吳東進找上自己談合併,並再度引用吳東進所言「兄弟登山,各自努力,期許達頂」,不過兩人在新光金合併對象上似乎仍是不同調。

新光金在記者會後深夜再發布重大訊息,揭露董事會表決有11票贊成,另有3票反對、1票棄權。 投下反對票的吳東進派3位董事,分別是吳東進二女兒吳欣儒、前新光銀行總座李增昌與獨董許永明。

吳欣儒在董事會上表示「本案是沒有誠意及誠信的合併案」,李增昌則認為「時機與價格不對」,換股比例僅以市價為依據,沒有考慮到公司淨值。

許永明同樣指出,從來不反對合併,但台新金所提出換股比例,低估新光金的普通股價值,落在專家建議合理區間的下緣。許永明也提到,中信金正待主管機關核准後啟動公開收購,依據市場過往經驗,將對新光金股價產生正向影響,建議重新考慮與台新金換股比例,並審慎評估中信金所提案,為公司與股東利益爭取最大化。

董事賴慧敏認為,台新金換股案控制權溢價對新光金不公平,為股東權益考量,應提高換購比例,最終投下棄權票。

根據法規,中信金如果正式向金管會遞出公開收購申請,金管會必須在15個工作天內決定核准與否。而新光金將在10月9日舉行股東臨時會,最後過戶日為9月10日,因此中信金必須趕在此前完成第一階段公開收購,否則將來不及參與新光金股東臨時會並投票。

延伸閱讀:台新新光金控會成真嗎?新光吳家兄弟為何分合不斷?一表看懂「新新併」20年曲折路

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責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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。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。
圖/ 數位時代

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%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、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。
圖/ 數位時代

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。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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。

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