銀行帳戶高唱合而為一
銀行帳戶高唱合而為一
2001.01.01 | 科技

28歲的上班族小李,在A銀行早有戶頭,兩年前為投資股市,原本打算就用原來的戶頭扣款,但營業員卻告訴他,根據規定,他必須重新開個證券專用帳戶--無奈的小李,雖然抽屜中已躺了6本分屬不同銀行、不同功能的存摺,還是得再領1本相同銀行的存摺簿!
這還不打緊。最近股市低迷,所以他總是忙著檢查各銀行各帳戶餘額,確保及時把資金轉到證券戶頭,也不忘隨時查詢哪一家銀行的質借利率最低,希望精打細算,用最便宜的利率借款。
小李的苦惱,或許您我都曾經歷過。不過值得欣喜的是,從最早華信銀行推出的MMA(Money Management Account),加上最近富邦銀行推出的「一本萬利」、聯邦銀行「UMA智慧理財專戶」、玉山銀行「ESA投資理財帳戶」、大眾銀行「121一對一理財帳戶」等,以及預計今年將陸續加入戰場的台新與中國信託銀行,一時間蔚為風潮的「帳戶合而為一」、「利用帳戶投資理財」概念,將為民眾的資產管理帶入一個新境界。

**從資金流動到資產管理

**
目前大多數人對「帳戶」的印象,可能仍停留在薪資轉帳、存錢提款,或水電信用卡費用代繳而已;但事實上,透過科技的自動化連結,帳戶的功能不再只侷限於「資金流動」,更重要的意義在於資產管理,以加速「財富累積」。
以華信銀行為例,其推出的投資理財帳戶,是最早推出這項產品的本地銀行,在個人金融處經理韓道暐眼中,帳戶是否具備智慧型自動化交易功能,是與外商銀行(如花旗等)實施多年的「綜合理財專戶」主要差異所在。
韓道暐指出,「綜合理財專戶」的消費者,只須面對單一窗口,便可同時處理新台幣、外幣存款、基金買賣及貸款等理財活動。以花旗銀行行之有年的萬戶通帳戶為例,客戶每月收到的月結單,就是一份包含存款、支存、貸款、信用卡、保險或基金投資現況的整合式分類總覽。
而目前整合型投資理財帳戶的主要特色,則在導入「智慧型自動化交易」,並融入「證券買賣」功能。這對消費者來說,是藉由科技讓理財活動變得輕鬆;對銀行而言,則是一項利用科技,進一步將銀行服務由產品導向轉為顧客導向。
所謂「智慧型交易」,是指若客戶購買股票但卻發現存款不足無法交割時,電腦會自動考量客戶使用資金成本的不同,「由低利率至高利率」動用所擁有的各項資金額度,以降低購買股票的資金成本;而當有存款存入時,系統也會「由高利率到低利率」依次沖銷貸款。
因此整體來說,這種整合型投資理財帳戶的優勢,在於同時具備存款、借款與投資理財功能,資金可以在此單一帳戶內做資金調度,而不必像過去般須將資金在各帳戶間跑來跑去,徒然讓銀行賺走許多手續費,可說將客戶的投資理財活動,由資金流轉升級至資產管理層次,讓累積財富變得更輕鬆。

**資訊體質再造工程

**
進一步就銀行經營層面觀察,整合型投資理財帳戶所代表的意義,絕對不只是「一種新產品」而已,更重要的是,內部資訊系統的整合,以及既有作業規章與流程的重新規劃。
富邦銀行個人金融部副理陳怡芬,針對這項產品對銀行資訊體質的改變,就有很大感觸。從事金融產品行銷多年的陳怡芬說,過去她所接觸的行銷案,大部分都是屬於「套餐型」產品,也就是以既有金融產品為基礎,來做各種不同的組合與包裝;但這波整合型投資理財帳戶風潮,則必須在資訊軟體做大幅度更動,讓科技自動化更貼近顧客需求。
因此對銀行來說,這同時也是一場「資訊系統體質再造」的大工程。如富邦銀行負責統籌「一本萬利」帳戶的業務部門,襄理鄭適薰便提到在整個推動的過程中,動用了近2/3資訊部人力;華信銀行資訊處副理王志誠也說,這是一項會動到銀行核心資訊系統的金融產品,因此資訊部分「一切自己來」,並與集團內業務、作業部門等11個單位協調合作,讓產品順利推出。
再從整體金融面觀察,整合型帳戶不但是銀行消費金融業務的競逐戰場,影響層面更擴及證券業。這項產品促成銀行與證券機構緊密合作,也為金融服務的整合,向前先行了一步。
如華信銀行MMA投資理財帳戶的的影響力,自2000年年初推出,已吸收了6,7000名新客戶,並帶進190億以上的理財型房貸,及50餘億元的活期存款,造成的衝擊包括了券商手續費折扣風潮,以及其他銀行理財型房貸、活期存款戶流失等。
受此影響,許多綜合券商也樂意與銀行攜手,透過商品互補方式降低交易手續費。目前較為明顯的趨勢為,銀行通常仍以集團或轉投資的券商為優先合作對象,原因在於一方面是同集團溝通方便易於整合,一方面也有提昇集團內券商業務效果。像是由華信銀行旗下的金華信銀証券,即因MMA受惠不少;而11月底剛開業的玉山證券,是由玉山銀行直接轉投資的綜合券商,也藉此針對既有客戶做金融商品交叉行銷。

**大家都忙著整修舊房子

**
富邦銀行個人金融部副理陳怡芬,對於近來各家銀行忙著推出整合型帳戶有此一比:就好像學校旁邊的房東,當有一棟房屋重新裝潢吸引了大多數學生的眼光後,一時間也引起其他房東恐慌,因此也紛紛開始翻修水管重新規劃隔間,希望讓自己重新成為注目焦點,「然而這對成立多年的老銀行來說,資訊整合相當辛苦,」華信銀行韓道暐也道出老銀行在推出這項產品艱困之處。
但無論如何,房東們開始裝潢住屋,對窮學生來說總是好事。要注意的是,雖然整合型投資理財帳戶是目前許多銀行的共識,但各家銀行究竟整合了哪些服務,消費者在瞭解各家產品內涵與特色後,選擇最適合自己的,則是目前消費者要注意課題。
一般市井小民,或許無法像金字塔頂尖級客戶般,享受銀行或資產管理公司的面對面專職諮詢服務;然而,透過科技自動化機制,小市民最起碼在資產管理服務上,已然可感覺到各銀行「向上提昇」的苦心。

關鍵字: #eBay
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓