搶智冠、入主GASH、當威秀大股東,網銀國際下一步要幹嘛?解讀「泛娛樂帝國」野心背後盤算
搶智冠、入主GASH、當威秀大股東,網銀國際下一步要幹嘛?解讀「泛娛樂帝國」野心背後盤算

「希望大家未來想到網銀國際的時候,會像想到迪士尼、華納這樣的娛樂集團。」網銀營運長陳柏壽說,他也很快補充:「這不代表我們要跟《星城Online》劃清界線。」

總部在台中、以《星城Online》起家的網銀,一直以來相當低調,除了公益活動外顯少舉辦記者會。但在3月10日,網銀一邊取得橘子旗下點數支付平台GASH(樂點)的主導權,另一邊宣布即將在年中啟動的遊戲平台FunOne Games、票券平台FunOne Tickets。

陳柏壽向《數位時代》表示:「(這2個平台)是網銀泛娛樂領域中重要的版圖。」

網銀國際_FunOne_FunTickets
網銀營運長陳柏壽、GASH營運總監游仕偉(左一)。
圖/ 網銀國際

GASH發布2大新計畫:FunOne Games、FunOne Tickets

雖說低調,但是近年網銀頻頻攻佔媒體版面。從智冠經營權之爭、入股GASH、取得威秀35%股權,動作頻頻。

網銀對外宣稱的目標也沒變過,就是要打造「泛娛樂集團」,也宣布2025年計畫製作與開發超過20部影視作品,還有攜手華義推出的成人漫畫及代理遊戲平台BanaBana,動作不斷且積極、迅速。

網銀國際2024年大事紀
網銀國際2024年大小事不斷,可能無法與低調劃上等號。
圖/ 網銀國際官網

在GASH旗下的FunOne Games、FunOne Tickets,則是預計在今年中啟動的新計畫。

首先,FunOne Games是瞄準中國、台灣等手遊廠商的出海需求,「我們在做市調的時候,發現中國很多遊戲廠商很願意嘗試新平台,而台灣遊戲廠商也有走往國際的目標,這是非常好的契機。」GASH營運總監游仕偉說。

簡單來說,FunOne Games是一個手遊(APK)平台,一邊面向遊戲廠商,希望他們把遊戲上架到平台上;另一邊面向台灣之外的消費者,希望他們到這個平台上玩遊戲(和儲值遊戲)。

但是,任何平台都一樣,都有供需問題,遊戲多、沒有消費者也沒用;遊戲少、有消費者也沒用。

在遊戲廠商這邊,FunOne Games會做好金流基礎建設,並暫定手續費為15%,相較國際平台動輒30%的收費做出差異;而在消費者端,預計端出點數等紅利吸引人潮。「GSAH在中日韓都有公司、網銀在印尼和馬來西亞有相關團隊,會先從這幾個國家開始。」游仕偉說。

FunOne Tickets則是服務影視娛樂、動漫內容的票券平台,「很多遊戲營運商也會辦粉絲見面會、直播比賽,或是動漫會辦聲優見面會,我相信這是很好的切入點。」與FunOne Games不同,FunOne Tickets為先以台灣消費者為主要客群。

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所以,這跟網銀的「泛娛樂集團」有什麼關係?

FunOne Games、FunOne Tickets看似只是在GASH旗下的服務,為什麼會和網銀的「泛娛樂集團」願景有關。

陳柏壽提到,「泛娛樂集團裡面,很多應用都和支付有關。」

支付,也是2023年底、2024年初,外界認為網銀積極爭取智冠董事席位甚至是經營權的原因。在台灣遊戲點數支付,還是有非常龐大的市場,遊戲點數提供超商支付、電信代扣款、點數卡儲值等替代選項,擴大消費者的支付能力,智冠的MyCard就是其中的佼佼者。不管是《星城Online》或是其他遊戲,只要經過MyCard就要付錢給智冠。網銀如果拿下智冠的點數通路,有望將MyCard加入儲值管道,並獲得更好的拆帳比率。

而在網銀過去的聲明中就曾表示:「公司這幾年來一直與智冠溝通,在點卡通路以及產品研發上都積極的提出合作建議,並且在智冠重要的點卡業務上避免削價競爭來確保智冠營運績效。」後續智冠與網銀有一段唇槍舌戰,最後網銀選擇入股並增資市占第二名的GASH,持股達53.22%。

如果把GASH和網銀的點數服務結合視為必要的第一步,FunOne Games、FunOne Tickets就像是下一個實驗:基於金流服務,還能做些什麼事情?

至少,網銀願意在另一張牌桌下注,《星城Online》是籌碼來源,內容和支付是新戰場,就看這副牌能不能打贏。

成功了,它就能證明支付不只是交易工具,而是一個可以串聯遊戲、影視、娛樂生態的核心環節,讓「泛娛樂帝國」的藍圖更加具體;失敗了,金流業務依然穩固,這場實驗成敗,網銀自己買單。

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關鍵字: #智冠
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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。

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