獨家專訪|富果分手玉山100+天!攜手元富證券組隊,為何轉型多券商數位平台?
獨家專訪|富果分手玉山100+天!攜手元富證券組隊,為何轉型多券商數位平台?

揮別合作7年的玉山證券後,富果找到了新夥伴。

擁有30萬名用戶的FinTech新創富果,憑著簡潔的介面設計與直覺友善的下單體驗打響名號,獲得年輕投資人青睞。過去富果與玉山證券的獨家合作,也成功帶動數位通路的開戶數與交易量成長。

時隔4個多月、超過100天的空白,富果執行長葉力維5月14日接受《數位時代》專訪,正式宣布與元富證券展開的合作上線。 也就是說,繼2024年底與玉山證券的合作終止後,富果用戶總算可以再打開熟悉的介面下單。

只不過,這一次不再是排他式的合作。

葉力維過去曾說,台灣只需要一家獨大的網路券商。如今,他想經營的卻是生態圈——富果將成為下單服務平台,不再與單一券商帳戶獨家合作,而是打造開放生態系,同時串接多家券商的數位通路。

富果共同創辦人葉力維_2020-12-15_侯俊偉攝影
富果共同創辦人暨執行長葉力維表示,富果與元富證券合作正式在5月14日上線,開放用戶使用。
圖/ 侯俊偉攝影

初衷不變,一樣想做好看又好用服務的富果,為什麼從志在成為獨大的網路券商,策略轉向經營共榮的數位服務生態圈?又為什麼,第一個合作對象是元富證券?

與玉山證券分手衝擊,富果營收蒸發超過50%

這場轉型,要從富果與玉山證券的合作開始談起。

富果與玉山的合作始於2017年,並在2019年正式上線服務,用戶能從富果App或網站中,使用嵌入的玉山證券交易系統下單,打開了異業合作的先例。

隨著券商與資訊商合作業務的相關法令調整,雙方在2024年重新審視合作架構,並向主管機關送件申請。但不久後,玉山證券就因應內部業務調整,決定終止合作關係。

葉力維回想,2024年10月公告將無法使用富果App或網站下單,查看帳務也僅能透過玉山證券的服務入口時,不少用戶在網路社群上哀鴻遍野,富果也僅能承諾會盡快找到下一家合作券商。

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玉山證券在2024年10月發布公告,將終止在富果平台上的「交易」與「帳務」功能。
圖/ 玉山證券

從證交所公布的證券商月報觀察,可以發現這樁合作終止後,主要來自富果導流的玉山證券數位分公司月成交金額,從2024年12月的94.4億元,到4月份下滑至75.2億元;如果再與去年4月同期的111.5億元對照,剩下大約6成7。

玉山證券還有主要的實體通路撐盤,但對以資訊服務費維生的富果而言,合作中斷至今,光是營收就硬生生衰退超過50%,App活躍用戶數更是減少了三分之二。

平台化經營勢在必行,提前佈局轉型

這4個多月以來,眼看營收一路驟降,葉力維似乎顯得老神在在,「宣布玉山合作終止後,很快就有10家券商來找我們了。」

原來,過去與玉山證券合作過程中,富果就已提前佈局多券商的經營模式,並同步向玉山知會與協調,早早為日後轉型埋下了伏筆。

根據富果用戶調查, 台灣投資人在選擇開立證券帳戶時,最在意能否搭配經常往來的銀行作為交割戶 ,與手續費並列在前2大關鍵因素。

曾有一路看著富果長大的創投反映,自己遲遲未使用富果下單服務,就是因為不想再多開其他更多的戶頭,「這讓我們很強烈意識到,用戶在選擇金融服務時,有很多因素是綁在一起的,我們勢必要擴大服務金融業者,才能貼近使用者需求。」葉力維直指,串接多券商的下單服務、不再單打獨鬥,是勢在必行的戰略轉型。

而過去富果在與玉山證券獨家合作下單模組之外,也陸續向數家券商提供程式API產品,服務喜愛量化交易的投資人。

從API合作開始積極交流的元富證券,自然成為富果走向平台化轉型後,第一家完成App下單整合的異業合作對象。 元富證券提供的分戶帳功能,也讓富果用戶不需要重新開立交割戶,只要有證券戶就能交易,等同先破解了過去最常使人卻步的一道門檻。

值得留意的是,作為新光金控旗下子公司,元富證券在今年預計將與台新證券合併。台新金控總經理林維俊曾表示,未來證券子公司將保留台新證券品牌,代表元富證券將走入歷史。

從市占率來看, 位居第6的元富證券,規模排在台新證券之前,兩家合併後則將一舉躍升為第4大證券商。「這對於富果來說是幸運的。」葉力維樂見藉此觸及更多用戶,也歡迎台新用戶未來一起加入富果。

找志同道合的券商組隊,核心是接納創新思維

然而,走向多券商的平台化經營,並不代表富果打算要打造無限擴大的生態圈。

「我們在商業模式上,與一般SI廠商還是非常不一樣。」富果策略暨財務長邱翊雲指出,有別於傳統SI廠商,一套系統可以快速銷售給多家企業,富果自許還要多擔任顧問的角色,強調以數位原生世代的角度出發,與券商共同經營這批用戶。

舉例來說,富果就發現多數券商App中,條件單功能過於複雜、使用率不高。在與玉山證券合作期間,富果以減法思維重新設計功能,簡化為只需設定價量就能送出條件單,並進一步整合下單介面。

富果經營團隊
富果策略暨財務長邱翊雲(右)說明,富果作為金融科技公司,期待與券商共同經營客戶,與傳統SI廠商的商業模式仍有不同。
圖/ 蔡仁譯攝影

改版後,玉山證券一度有近五成的條件單交易來自富果用戶,也驗證了富果團隊的顧問視角,確實能找出券商可能忽略的新解法。過去券商擅長經營實體通路與營業員服務,長期將數位體驗外包,相對缺乏產品人才與思維,正是富果創造價值的空間:不只是提供好看的交易介面,而是協助補上數位轉型的拼圖。

「未來我們可能會鎖定3到5家券商合作,組成小的聯盟,一起去對抗其他60多家證券商。」 葉力維強調,富果希望找到重視數位通路、用戶體驗與具備創新思維的券商,共同組隊合作,一起找出競爭特色,創造差異化。

隨著元富證券的合作率先上線,富果今年訂下的會員成長目標是20%,至於下半年是否還會有第二家合作券商亮相,葉力維說還沒有時間表。

可以確定的是,富果不甘於只做投資報告的內容平台,或僅是服務單一券商的下單介面,而是從研究到交易決策的投資閉環中,一步步組建能放大數位價值的生態圈。

這場策略結盟如何成形與茁壯,將是這支隊伍最大的考驗。

Fugle富果(群馥科技)

成立時間:2014年 共同創辦人暨執行長:葉力維 主要產品:富果投資研究平台、行情/交易API 資本額:新台幣1400萬元 員工人數:約40人

延伸閱讀:讓程式幫你做交易!富果推行情、交易兩段API,助散戶打開量化交易大門

責任編輯:李先泰

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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