台新新光金正式啟動，吳東亮如何聯手魏寶生「認真前行」？|數位時代 BusinessNext

台新新光金正式合併，吳東亮哽咽：爸爸一定會為我們驕傲！台灣第4大金控機會是什麼？

7月24日台新新光金控正式合併，台新新光金董事長吳東亮表示這是「感情的延續，也是承諾的延續。」下一步，台新、新光如何一體前行？

歷時3年，新新併長線布局終開花

台新金與新光金的結盟，並非一朝一夕，2022年，雙方董事會即通過成立「合併可行性研究委員會」。2024年8月，台新金與新光金董事會重啟討論合併換股事項，過程雖然出現中信金宣布欲採非合意併購、公開收購新光金股份，鬧出了轟動一時的「搶親」戲碼，最終台新金和新光金順利於2024年10月在各自的股東臨時會上，表決通過合併案及修正合併對價契約。

金管會並於今年3月核准合併申請，存續公司將更名為「台新新光金融控股股份有限公司」。

這是台灣金融市場歷來規模最大的金控整併案之一，也是第一宗金控對金控的合意併購案，為近年本土金融業者的整併潮再添有份量的一筆。

雙方優勢互補，攻佔全方位金控版圖

合併之後，台新新光金總資產規模超過新台幣8.5兆元，躍身台灣第4大金融控股公司，僅次於國泰金、富邦金和中信金。

而此次合併的核心邏輯，是「金融業務與壽險的互補整合」。台新金以旗下台新銀行為主力，擁有業內最多數位帳戶數的Richard，但壽險資源較缺乏；而新光金則以新光人壽為主要獲利來源，在銀行與數位金融布局較為薄弱。合併後，台新新光金將一舉補齊缺口，向其它前段班的對手看齊，全方位進軍金控核心板塊。

中華信用評等金融服務評等部首席分析師范維華表示，台新金雖然在2022年併購保德信人壽、更名台新人壽，但相對規模小，過去銷售多集中在外部保單，如今加入新光人壽的客戶群和資源，「產品的規劃能力，以及對銀保通路（編按：銀行保險通路，指銀行透過其現有的客戶網絡來銷售保險產品的模式）、跨售，機會更多元。」

外界所關切合併之後的人事變動，在生效日前夕，台新金發布重大訊息，法人明淵股份有限公司改派新光金董事長魏寶生為代表人。7月24日揭牌儀式上，魏寶生的台新新光金副董事長身分也搶先曝光。

魏寶生過去擔任過財政部保險司司長、凱基銀行董事長、美亞產險董事長和友邦證券董事長等職，擁有橫跨保險、銀行、證券和投顧的豐富經歷。

台新新光金總經理則由原台新金總經理林維俊留任，他表示台新金和新光金雙方投入超過350位員工，經過了超過4萬小時的努力，才走到今天，因此「能夠走到這一天，心裡很高興」，未來會在既有基礎上努力，先有經營成績，才反映到股價。

千萬客戶、3萬員工，能發揮「1+1大於2」綜效？

中華信評會定期針對金融機構的信用風險進行評估，范維華表示，新光金雖然資產規模大，但過往信用結構較台新金弱，合併後對集團的信用結構可能帶來壓力。因此雙方宣布合併之後，中華信評已經將台新金的信用評等調為「負向」。

此外，台新新光金合併之後，擁有千萬名客戶、百萬名股東，員工數多達3萬多人，光是銀行分行就有204家。范維華表示，合併牽涉到複雜的業務、人員和系統等，需要花一些資源整合與磨合，未來1~2年會密切關注，「我們也會想要觀察是不是『1+1大於2』，就是合併之後會不會把原先的優勢或是原先的客戶群都留下來？」

關於雙方既有客戶權益，范維華認為過去台灣的合併案不少，類似合約轉換這種制式規範相當成熟，金管會也會嚴格把關民眾權益。只是在數位系統、習慣往來的分行和服務等面向上，可能多少會有些變化。

林維俊也表示將確保千萬名客戶的權益不變，而且會提供更多元、更完整的金融服務。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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