桃太郎吹奏網路下單曲
桃太郎吹奏網路下單曲
2000.06.01 |

去年底,台灣第一家不帶水泥味的「純」網路券商,創新證券開張;營運近半年,氣勢不敵市場上從傳統實體券商變身,帶著濃濃水泥味的「水泥網路券商」(click-and-mortar);大家期待中的台灣ETrade,本該大展身手,卻似乎教大家有些失望。
台灣E
Trade不成,日本證券市場上,由美國ETrade和軟體銀行(Softbank)共同成立的ETrade Japan,也是一路戰來,辛苦戰兢。在日本,第一回合激戰的結果,傳統券商仍佔了上風,第一、第二名寶座仍被傳統券商野村證券與大和證券搶去,E*Trade Japan排了第三名,而且用戶數不到對方的三分之二。
從第一回合戰局看來,日本線上下單市場發起階段的戰績,水泥網路券商是後發先至;對純網路券商而言,這是一場該如何前進下一步的突圍戰役!
日本的網路下單風潮,幾乎和台灣同時發生。去年十月,隨著日本政府解除股票交易手續費的固定費率規定後,不僅市場上的第一、第二大傳統券商,野村證券與大和證券開始積極投入線上交易,許多純正網路血統的網路券商,更是趁此搬出價格戰絕招(甚至是某一段時間內的免手續費交易),試圖在線上下單的股票交易市場打下江山。

**折扣戰:策略大忌

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股票交易的手續費折扣,刺激起整個線上下單市場。由於法律開放,各家業者集體降價,日本的網路下單人口,從去年九月約十九萬,到今年四月,已經成長到超過六十萬,尤其去年十月,一個月內就增加了十萬人。目前同時位居實體市場及線上下單最大券商的野村證券,從去年十月到今年一月底就增加了超過六萬會員,使其所擁有的線上用戶數量達到十三萬,大約是野村證券所有開戶數的10%。
要在日本的網路券商市場佔有一席之地,衝刺用戶數,是第一道關卡。野村總研(Nomura Research Institute)以美國五千萬證券交易戶中,有一千萬線上下單人口的比例推估,日本八百萬的交易戶,潛在市場規模是一百六十萬(全部交易戶的20%);以市場上超過三十家網路券商的競爭狀態計算,要想立足,至少得有十萬以上的會員。
手續費折扣可以刺激市場,卻不一定是網路券商的決勝關鍵。一筆一百萬日幣的交易,ETrade Japan收費二千日元,野村的網路下單收費卻是九千二百元;然而ETrade目前八萬名的用戶數仍遙遙落後野村。而即使同樣是純網路券商的Monex,手續費甚至更便宜,只要一千日幣,但目前的登記會員數六萬人,落後於E*Trade Japan。野村證券的市場研究指出:「不到1%的線上下單用戶,是以價格作為選擇券商的主要考量。」

**如何降低成本同時提升品質?

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提供投資相關諮詢服務,是券商滿足客戶需求的不二法門。以野村與大和兩家日本老證券的手續費折扣政策為例,減少的23%到25%其實是透過網路下單所節省下的營運成本;亞洲華爾街日報分析,真正吸引顧客上門的原因,還是這兩家老字號傳統券商,提供給會員的研究報告及投資顧問服務,這是純網路券商難以相敵之處;尤其,「日本很缺乏券商以外的獨立金融資訊諮詢管道。」
野村證券甚至在網路上提供類似「大富翁」遊戲的虛擬股票交易機制,讓更多人願意嘗試用網路下單。每位登記者擁有一百萬日幣的虛擬資金可以在網路上進行交易,目前參與遊戲的人數將近八萬人,而這些登記者顯然會是未來的潛在線上下單客戶。Monex社長松本大曾表示:「線上下單最大的潛在市場,是那些既不投資股票又沒上網的人。」
在傳統大券商的「服務」與純網路券商的「折扣」夾擊下,真正受害最深的還是中型傳統券商。由於產品及服務無法和大型傳統券商比擬,手續費價格又有像ETrade Japan純網路券商虎視眈眈;無法轉型網路的中型券商客戶,成了純網路券商會員的主要來源。ETrade Japan的客戶群中,大部分都是來自之前併購的一家中型傳統券商。

**全方位業務發展計畫

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網路券商為招攬會員所投注的大筆行銷花費,是難以回收的成本。美國ETrade今年的行銷預算為三億美金,其過去獲得一位客戶的平均成本是二百美元,另一家DLJdirect的成本更高達七百美元。(去年四月,DLJdirect和日本住友銀行合作成立日本DLJdirect網路券商,目前是日本僅次於ETrade Japan、Monex的第三大純網路券商。)
根據野村總研報告計算,在日本,取得一個線上會員平均四萬日幣的成本,相當是ETrade Japan一個會員交易一百次,公司獲利的80%。高成本行銷費用,成為網路券商的主要經營挑戰,尤其是對沒有其他金融業務的純網路券商。開發線上下單以外業務,是純網路券商當務之急。因為單純經營網路下單的利潤微薄,而且經濟規模建立成本高昂,ETrade Japan除了經營線上下單,公司新上市的股票承銷成為ETrade Japan的另一項主要業務,社長井土太良說明:「承銷業務是我們現在就能有獲利出現的重要原因;」他同時也強調:「這是ETrade Japan不同於其他純網路券商的主要差別。」今年初,獲得索羅斯投資基金(Soros Investment Fund)挹注的Monex,也將利用擴增後的資金開展股票上市承銷業務。

**所有的企業都將是網路企業

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「我們不是網路公司,而是利用網路做生意的券商。」ETrade Japan成立前,原本服務於野村證券的井土太良點出公司未來的發展方向。除了上市承銷,ETrade Japan也將推出更多基金、債券等金融商品,配合會員資料庫分析和網路一對一行銷模式,供會員作線上交易。
第一回合交手中,傳統券商並沒有因為使用網路下單而打擊到原本的營業員,因為傳統券商將交易量小的客戶引導到線上下單,反而讓營業員有更多心力照顧大戶,提供更個人化的投資顧問服務。但當網路券商不再自我侷限,只是幫客戶用網路買賣股票,也能提供更多元化的金融產品,和透過資料庫行銷的貼心投資訊息,實體券商將真正感受威脅。
當網路券商的業務內容更為「充實」,傳統券商的手續費折扣,勢必得作另一次讓步;而真正券商對券商,而非券商對網路的第二回合大戰,將會開始!

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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