TISA帳戶是什麼?跟一般證券戶差在哪?5大QA一次看:1000元就能買的投資小白福音?
TISA帳戶是什麼?跟一般證券戶差在哪?5大QA一次看:1000元就能買的投資小白福音?

在勞工保險、勞退新制之後,作為健全退休制度的第三支柱,由金管會主導的「台灣個人投資儲蓄帳戶」(Taiwan Individual Savings Account,下稱TISA)正式啟動,民眾自7月1日起可以透過指定金融平台,以低門檻、低費用的優惠方式進行定期定額投資。

問題是,TISA是什麼?它跟一般跟券商開立的證券戶頭,哪裡不一樣?

Q1:TISA是什麼?

白話來說, TISA帳戶(臺灣個人投資儲蓄帳戶)是政府為了鼓勵大家早點開始穩健投資、累積資產而設計的專屬帳戶。

只要有了TISA帳戶,就可以透過它定期定額買特定的「TISA基金」,而且申購門檻低(最低1,000元),免手續費、經理費也較低。帳戶裡的投資狀況、交易紀錄都能在官方平台查詢,方便管理自己的長期投資。

換句話說,這個制度的目的,是希望大家能夠養成長期理財的習慣,把錢留在台灣市場,為未來退休或生活做準備。

因此,金管會借鏡日本NISA和英國ISA作法成立TISA,建立一套鼓勵民眾以投資代替儲蓄、及早規劃退休財務管理的機制。

TISA帳戶採定期定額方式扣款投資,目前可投資基金包括TISA級別基金,以及基富通證券過去規劃的「好好退休準備平台」境內基金。 未來,TISA帳戶還可能納入股票、ETF等其他資產類型。

Q2:跟一般券商戶頭差在哪?

至於TISA與一般券商帳戶的差異具體如下:

  1. 投資標的不同
    • TISA帳戶:只能投資經官方篩選、專為長期儲蓄設計的「TISA基金」。
    • 一般券商帳戶:可投資股票、ETF、債券、各類基金等多種金融商品。
  2. 投資方式限制
    • TISA帳戶:僅能以「定期定額」方式申購,且最低金額為新台幣1,000元,必須連續扣款24個月。
    • 一般券商帳戶:可自由選擇單筆或定期定額投資,金額彈性大,沒有連續扣款的強制規定。
  3. 費用與優惠
    • TISA帳戶:申購TISA基金免手續費,經理費低於1%。
    • 一般券商帳戶:多數基金、股票等投資會收取手續費,經理費依商品而異。
  4. 目的與政策導向
    • TISA帳戶:政策目的是鼓勵國人長期理財、資產累積,資金留在台灣市場。
    • 一般券商帳戶:主要提供多元投資選擇,沒有特定政策導向。
  5. 適用對象
    • TISA帳戶:僅限自然人(本國居民及長居台灣之外籍人士)。
    • 一般券商帳戶:自然人與法人皆可開戶。

Q3:首波16檔TISA級別基金有哪些?

根據金管會公告,首波已有10家投信業者、16檔基金向金管會申請送件TISA級別基金服務。包含基富通證券設立「TISA好享投」專區,提供包含原「好好退休準備平台」在內、共近50檔基金選擇,中租基金則提供9檔TISA專案基金。

7月1日率先開賣的6檔基金,則分別來自國泰、保德信和統一投信旗下各2檔基金。

元大投信也宣布,為國內資產規模最大、受益人數最多的ETF「0050」推出基金版——「0050 ETF連結基金TISA級別」,未來民眾透過基金平台,新增申購贖回「0050」的新選擇。

首波16檔TISA級別基金

Q4:一般基金與TISA基金差在哪?

TISA系統由政府負責運行並嚴選投資標的,看在民眾眼裡,或許是能夠「無腦」投資的新選擇。

再加上最低只要準備1,000元就可以申購TISA基金,入場門檻降低,被視為適合「投資小白」小試身手的投資管道。其它像是免申購手續費、信託費、平台費,經理費壓低至1%以下,則是目前TISA制度祭出的附加誘因。

要注意的是, 為了建立長期投資理財觀念,TISA基金只能以定期定額方式申購,且須連續申購24個月。

一般基金與TISA基金差異

Q5:TISA帳戶怎麼開?

民眾若要開設TISA帳戶,不必新開戶,只要在自己常往來的銀行、券商或基金平台,一鍵勾選就能順利開戶( 但目前僅基富通、中租基金平台已跟集保系統做好串接 ),並使用「TISA帳戶查詢平台」或「集保e手掌握」App,就可以查詢持有資產、累積報酬與投資紀錄。

現階段除了基富通和中租基金外, 金管會預計第四季開放其它銀行與證券商加入TISA帳戶服務。

根據官方資訊,開立TISA帳戶的方式如下:

  1. 選擇通路
    可以透過下列三種方式開戶:
    • 使用集保結算所基金交易平台的基金銷售機構(如證券商、投信投顧公司等)
    • 銀行(特定金錢信託)
    • 證券商(財富管理服務)
  2. 辦理開戶
    前往上述任一合法金融機構,依照其流程申請開立TISA帳戶。


    1. 申購TISA基金
      開戶後即可依規定申購TISA級別基金,僅能以定期定額方式進行,最低新台幣1,000元。

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責任編輯:李先泰

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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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