操刀13次銀行併購案!台新金吳東亮談「新新併」自喻:不是最敢,是最會併購的銀行家
操刀13次銀行併購案!台新金吳東亮談「新新併」自喻:不是最敢,是最會併購的銀行家

台新金歷經13次大小併購,雖然過去因彰銀困局深陷17年才脫身,但最後成功合併新光金,躋身台灣前4大金控。最大推手台新金董事長吳東亮接受中央社專訪時豪氣自喻「最會併購的銀行家」,未來台新新光金將深耕台灣、立足亞洲、面向世界,更期待台灣要能擠進全球百大銀行,一起把金融業的餅做大。

台新金、新光金去年宣布展開合併,歷程逾7個月時間,於今年3月底取得金管會核准,寫下台灣金融史上首家金控合意併購,2家金控將於7月24日正式合併為「台新新光金控」,一舉成為第4大金控,不僅成就當初「兄弟爬山,各自努力,山頂會合」的諾言,也牽動台灣金融版圖重新洗牌。

隨著台新金、新光金正式嫁娶日子的到來,吳東亮接受中央社專訪暢談對於台新新光金未來規劃。他首要感謝主管機關的核准,成就國內金控史上首次合意併購案,接下來,新新併要在短短1年半內完成整併,其實並非易事,「但在合意併購的前提,後續整併會更加順利」。

不過他說,單單擴大規模沒有用,他最關心的是,要帶金融機構去哪裡。

吳東亮認為,台灣就這麼大,金融業又是服務業,而服務業不能只看台灣內需市場,未來台新新光金將「深耕台灣、立足亞洲、面向世界」,強調金融服務要隨客戶腳步並提供跨境金融服務。

立足台灣部分,吳東亮說,台新金與新光金合併後,在綜效上絕對有很大助益,首先是品牌,新光金成立60餘年、台新金為30多年,「強強合併會更強」;再來是擴大服務網路,整合銀行、保險、證券、投信等資源,加上保留人才充分運用。

吳東亮說明,併購後台新銀與新光銀分行家數將超過200家,是台灣民營銀行分行家數最多,「幾乎較大的鄉鎮市,台新新光金都可以有1家分行,加上數位銀行Richart品牌,讓實體分行與虛實整合同步並進。」

「台灣是我們的家」,他強調,合併後的銀行分行會盡量保留,「這是深耕台灣的實踐」,未來讓分行通路可以有證券、保險、投信的商品,透過銀行來接觸客戶。

至於在壽險子公司整併,台新人壽合併新光人壽,以台新人壽為存續公司,不過吳東亮強調,「合併後第1天會將招牌改為新光人壽」,以此凸顯新壽是相當有價值的品牌。

吳東亮父親吳火獅創立新光人壽,奠定新光集團發展基礎,可說是「起家厝」,對吳家和台灣金融史都具有非凡意義。他自信地說,新光人壽的招牌很好,雖然過去幾年遇到經營上的困難,但雙方人壽公司合併後,去蕪存菁,已展現上升契機,有信心資本適足率(RBC)與淨值比都沒有問題、繼續往前走。

除了深耕台灣之外,台新金也很早就布局亞洲市場,台新銀於2016年申設日本東京分行,更在2023年提出福岡出張所申設,服務版圖涵蓋本州和九州地區,並為日本當地的半導體產業聚落以及赴日台商提供金融服務。

吳東亮細數目前台新銀在亞洲的據點包含香港、新加坡、日本、馬來西亞、越南、緬甸、中國等地區共4家分行及4家代表人辦事處等8處,都是台新深耕亞洲的成績單。

金管會於今年3月底核准台新銀向菲律賓主管機關申請設立馬尼拉代表人辦事處。吳東亮說,為配合台商腳步與企業供應鏈移轉或擴張,台新銀正申請菲律賓據點。

未來台新新光金資本規模變大後,吳東亮透露,除了繼續拓點新的海外分行,也不排除以子行方式,擴大據點。

近期國內銀行業者看好美國總統川普喊製造業回流的口號,積極赴美設立金融據點,台新銀迄今尚未進入美國市場。對此,吳東亮說會好好研究,也推崇中信銀在美國的耕耘很深,「是可敬的對手」,包括印度、菲律賓、泰國都有據點,赴美動作快,他覺得是「no surprise」。

回顧台新併購史,最早在1998年收購台南一信,接著2002年合併大安銀行,都是銀行界創舉。在吳東亮的主導下,台新金至今發動13件合併或收購案,成功10次,儘管在彰化銀行併購案踢到鐵板,深陷17年才解套,但最終成功完成新新併,有媒體形容他是「最敢併購的金融家」,但他自信地補充,「應該不是最敢,而是最會併購的銀行家」,未來台新新光金會持續努力。

他也強調,整併案合意併購才可以走得下去,加上政府政策,缺一不可。

台灣金融業產值占整體GDP比重僅6%,多年來停滯不前,吳東亮說,金融服務業平均薪資是高的,但香港、新加坡金融業占GDP都比台灣高不少,且都有銀行在全世界百大中,台灣卻1家都沒有,「本國銀行要以拚進世界百大為目標。」

台新新光金在合併後,躋身台灣金控第4大,是否期待成為台灣首家金融業進入世界百大,吳東亮謙稱,「我不敢講我要第一個,台新金有朝一日也要努力」,台灣有足夠條件,整體金融業應該一起努力,共同把產業規模擴大。

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本文授權轉載自:中央社

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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
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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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