14家金控股利誰最高？Top 3總股利破2元：這6檔現金殖利率5%起跳|數位時代 BusinessNext

14家金控股利誰最高？Top 3總股利破2元：這6檔現金殖利率5%起跳

受惠 2024 年股市大多頭行情，14 家金控普遍獲利大豐收，2025 年股利發放金額讓投資人相當期待，今年共有 8 家總股利超越去年水準，9 家搭配

一年一度的股東會旺季來臨！上市櫃公司股利政策大多已經董事會決議通過，受惠 2024 年股市大多頭行情，14 家金控普遍獲利大豐收，2025 年股利發放金額讓投資人相當期待，今年共有 8 家總股利超越去年水準，9 家搭配配發股票股利，由於台股 4 月遭遇股災，金控股股價大幅回檔，近期雖有反彈，但仍有 6 檔現金殖利率維持 5、6% 高水準，相當罕見，可望再掀存股熱潮。

若單純比較現金股利殖利率，以 5/2 收盤價來計算，國泰金高達 5.96%，為 14 家金控中最高，中信金 5.71% 居次，台新金 5.47% 第三，凱基金、富邦金、元大金分列第四至第六名，股息殖利率落在 5% 上下，另 4 家金控殖利率也有 4% 以上的水準，分別為華南金、玉山金、兆豐金、永豐金。

儘管 2024 年發放的股利金額受到疫情補發因素影響，多家金控超配，配發率甚至達到 100%，今年無此因素，但仍有 8 家金控配出超越去年水準，包括國泰金 (2882-TW)、富邦金 (2881-TW)、中信金 (2891-TW)、凱基金 (2883-TW)、元大金 (2885-TW)、華南金 (2880-TW)、永豐金 (2890-TW)、第一金 (2892-TW)，讓廣大股民相當滿意。

金控獲利雙冠王富邦金的股利壓軸登場，由於 2024 年豪賺 1508.2 億元，每股稅後純益 (EPS) 衝上 10.77 元，董事會最終通過配發普通股每股現金股利 4.25 元及股票股利 0.25 元，合計總股利 4.5 元，現金與總股利均寫歷史新高，股息配發率 41.8%，維持長期穩定平衡之股利發放目標。

國泰金 2024 年稅後純益 1102.7 億元，每股稅後純益 (EPS) 7.29 元，雙創歷史次高，董事會通過普通股每股配發現金股利 3.5 元，維持不配股票股利策略，持平 2022 年配發 2021 年現金股利 3.5 元，並列史上第一高水準，股息配發率約 48%，與過往水準相當。

中信金 2024 年稅後純益 720.28 億元，每股稅後純益 (EPS) 3.64 元，同創歷史新猷，2025 年擬配發每股現金股利 2.3 元，創 2005 年以來新高，維持不發股票股利，股息配發率約 63.2%，與過往水準相當。

值得注意的是，台新金與新光金合併一案已取得金管會核准函，合併基準日訂為 7/24，台新金董事會已通過每股普通股配發現金股利為 0.9 元，雖然新光金股利依舊掛蛋，但股東仍可依照換股比例領到約當 0.6 元現金股利，以 5/2 收盤價 11.8 元推算，殖利率仍有 5% 的高水準，不過，因應合併增發股票作業，普通股股利發放預計落在 8 月底、9 月初。

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本文授權轉載自：鉅亨網

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。

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。

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。

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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