金控獲利王是誰?9月成績單揭曉:富邦金蟬聯三冠王,這家9個月賺贏一整年!
金控獲利王是誰?9月成績單揭曉:富邦金蟬聯三冠王,這家9個月賺贏一整年!

台灣各大金控近期公布了9月份的獲利報告,隨著美國聯準會(Fed)啟動降息、台股指數創新高,台灣13家上市金控9月自結獲利整體表現都相當不錯。

台灣13家金控9月稅後盈餘合計約690億元,和8月相比增加了近2成,年增更達87.61%。累計前9月稅後純益總額達4328.27億元,儘管和去年同期相比略有下降,但中信金、玉山金、永豐金、第一金、華南金等5家金控前9月獲利都寫下歷史同期新高,繳出了一張漂亮的成績單。

另外,富邦金拿下本次單月獲利、累計獲利及每股盈餘(EPS)三冠王,而玉山金則以亮眼的年增率,奪得累計獲利成長王,並且是唯一一家僅用前9個月的獲利,就已賺超過去年全年總和的金控。而在今年7月合併的台新新光金控,登上單月獲利第四,同時也創下歷年單月最高紀錄。

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9月由玉山金拿下「成長王」,永豐金、華南金緊追在後

以個別金控表現來看,9月單月獲利突破百億元的金控共有兩家,分別是富邦金和中信金。

富邦金以174.4億元的獲利穩坐單月冠軍的寶座,同時以累計獲利909.2億元、每股盈餘6.38元,蟬聯金控業的「單月、累計獲利與EPS三冠王」。而中信金則以111.79億元躍居第二名,國泰金單月賺進97.4億元排名第三。

累計獲利成長方面,由玉山金繼續坐穩「成長王」寶座。累計前9月獲利和去年同期相比,玉山金年增25.51%,更是截至目前為止,唯一一家累計獲利已經賺得比去年全年還多的金控。此外,永豐金、華南金也繳出了雙位數增長,中信金、合庫金、國票金則是轉為正成長。

富邦金之所以有這麼好的表現,主要歸功於旗下「壽險、銀行、證券」等核心業務的動能表現持續穩健。

富邦金表示,由於壽險子公司的獲利大幅增長、銀行受惠於利息收入和手續費收入等核心業務擴張、以及證券子公司把握住股市帶來的資本利得,不僅9月獲利都創下歷年同期新高,北富銀累計獲利更同步寫下了歷年同期的新高紀錄。

而國泰金控也指出,今年國泰世華銀行、國泰產險和國泰投信的累計獲利都創下歷史同期新高紀錄,國泰證券則創下同期第二高的好成績。

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富邦金霸氣領跑,各家表現怎麼樣?

富邦金控可以說是本次金控獲利報告中的最大贏家,不過,各家金控也都各自交出了不錯的成績單。

單月獲利

九月單月獲利表現由富邦金、中信金和國泰金共同領跑。其中,富邦金單月獲利逼近兩百億元,和中信金是唯二突破百億元的金控。不過,三者之間的差距,似乎呈現出「富邦獨強、雙雄緊追」的情勢。

  • 富邦金 (174.4億)
  • 中信金 (111.79億)
  • 國泰金 (97.4億)
  • 台新新光金控(75億元)

至於在今年7月進行合併的台新新光金控,9月獲利75億元,累計前9月稅後純益達260.4億元、EPS1.51元,名列榜上第四名。不過,值得注意的是,台新新光金9月的高獲利,並非全部來自9月的日常營業收入,而另外包含了一筆「會計認列的利得」。

台新新光金指出,公司依照國際財務報導準則第3號(IFRS 3)規定,將原新光金子公司的部分資產重新以市場價計算,這個「換算價差」產生了一筆一次性的會計利得,並全部反映在9月的自結獲利中,因此單月數字會特別突出。

累計獲利排名

前三季累計獲利榜單和單月獲利十分相似,由壽險雙雄富邦金、國泰金與中信金穩坐前三名寶座,其中富邦金以近910億元的獲利規模遙遙領先。

  • 富邦金 (909.2億)
  • 國泰金 (747.8億)
  • 中信金 (607.6億)

每股盈餘(EPS)

每股盈餘是衡量股東實質獲利能力的關鍵指標,其中富邦金以超過6元的高EPS,穩居金控業榜首,而國泰金與中信金也同樣維持在3元以上。

  • 富邦金(6.38元)
  • 國泰金(4.83元)
  • 中信金(3.06元)

累計獲利成長率(YoY)

玉山金在9月以超過25%的年增率,拿下累計獲利成長王,更是唯一賺贏去年全年的金控。而永豐金和華南金同樣緊追在後,繳出了雙位數成長,展現持續性的成長動能。

  • 玉山金(25.51%)
  • 華南金(11.53%)
  • 永豐金(11.07%)

整體來說,雖然受到通膨和美債波動的影響,但金控業在9月的表現還是相當不錯。主要原因在於壽險公司避險成本的下降,銀行部門的核心業務有維持住獲利支撐,再加上證券業成功搭上了9月台股日均值6,400億元交投熱絡的順風車。接下來在AI技術和出口貿易的帶領下,市場預期金融業的第四季表現將持續穩健,前景保持樂觀。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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