農業金庫2年虧損77億!「農漁民好朋友」為何陷入農民無法信任、農會不敢投資困境?
農業金庫2年虧損77億!「農漁民好朋友」為何陷入農民無法信任、農會不敢投資困境?
2026.02.27 | 金融科技

基層農會投入鉅資參與設立的全國農業金庫,近年經營表現持續承壓。2005年成立至今21年的農業金庫,2024年、2025年接連虧損,且自2022年起未配息。投資報酬長期偏低,加上經營爭議未解,部分基層農會質疑農業金庫的制度設計與未來發展。

農業金庫
圖/ 食力提供

作為全台農漁民靠山的全國農業金庫(簡稱農業金庫),自2005年成立至今21年,是全國311家農漁會信用部的上層金融機構,政府目前持股37.59%,扮演資金融通、業務輔導等功能。因投資外幣債券受美國升息影響,2024年大虧60.19億元,2025年12月自結財報出爐,再度虧損16.99億元,分別為史上第二、第三次虧損。

農業金庫2005年5月26日設立,2008年由於美國次級房貸引爆的全球金融風暴,農業金庫投資雷曼兄弟債券以及玉山銀行發行的CDO(債務擔保憑證)與CBO(債券抵押受益憑證),也遭到巨幅虧損,當年稅後虧損100億元,為首次大虧,引發外界高度關注。

農漁民將資金存入基層農漁會信用部,信用部需將至少4分之3比例的資金轉存至農業金庫,農業金庫的營運攸關農漁民的生計。農金界人士指出,農業金庫與信用部最終目的是促進農漁產業發展,產業若不好,將直接影響農漁民。如果面臨財務虧損,後續有可能造成資金緊縮,而一般商業銀行對農漁民較不瞭解,資金較謹慎,農漁民融資管道可能受限,不易取得低利等。

#0 農業金庫
圖/ 食力提供

兩階段農金體系里程碑,照顧農漁民金融需求

2002年「1123與農共生」農民運動,12萬名農漁民上街抗議政府當時規劃的農業金融改革,後續催生《農業金融法》立法,並於2005年設立全國農業金庫,肩負協助政府照顧農漁民金融需求的政策任務,兩階層的農業金融體系也隨之建立。

農業金融體系的基層為農漁會信用部,上層為全國農業金庫。目前農漁會設有信用部計有311家,分支機構遍及台灣大小鄉鎮。截至2024年底,農業金庫資本總額為600億元,實收資本額269.65億元。依《農業金融法》規定,農漁會信用部的餘裕資金,至少須有4分之3轉存至農業金庫。2024年底311家農漁會信用部6,333億元存款轉存至農業金庫,占總存款84.35%。

政府持股比率為37.59%,各級農漁會股東及農業團體合計持股達62.36%。前十大股東依序是農業部、財團法人農業信用保證基金、中華民國農會、新北市板橋農會、新北市樹林區農會、雲林縣斗南鎮農會、新北市蘆洲區農會、南投縣草屯鎮農會、臺中市大里區農會、中華民國農會供銷部。

#1 農業金庫
圖/ 食力提供

近兩年接連虧損,農會代表:投資報酬不成比例

繼2008年虧損後,受到美國聯準會2022年3月起累計升息21碼(5.25%),台灣中央銀行同期升息3.5碼(0.875%),利率攀升影響,農業金庫自2022年8月投資部位出現負利差,全年虧損60.19億元,每股虧損2.23元。

農業人士分析,美國鷹式升息21碼,但2024至2025年只降7碼,農業金庫2025年預算編列虧17.5億元,為假設資本到位60億元(有資本才能建置資產提高收益),且美國逐季降4碼,但2025年資本未到位,且9月才開始降息,2025年虧損16.99億元。

面對2024及2025年連續虧損,再度引起基層農會關切。資深農會代表直言,當初各農會投資金庫上億元不等,擁有農漁會信用部約7千億元的轉存款資金可運用,但每年每股盈餘幾乎不到1元,2022年起也不再配息,甚至過往的配息僅數10萬元,投資報酬不成比例,「如果當年投資大台北房地產,獲利甚至已翻倍。」

#2 農業金庫
圖/ 食力提供

不缺存款卻成本過高,活期存款比偏低成致命傷

農業金庫並不缺乏資金來源,但資金結構卻被視為長期經營的關鍵隱憂。長期以來農漁會信用部轉存款以1年期定期存款為主,利率成本明顯高於一般銀行。以2024年為例,農業金庫1年期新台幣定期存款利率為1.655%,高於本國銀行平均水準1.13%,利率差距達0.525%,一年多支付約37.8億元利息費用,對獲利形成沉重壓力。

農會代表說,農業金庫的存款幾乎8、9成來自農會體系,「拿的都是農漁會的錢做生意」,卻長期交不出相稱的經營成績,反觀其他本國銀行須投入大量資源吸收存款,農業金庫並不需承擔相同的人事與行銷成本,理應具備一定經營優勢。

「農業金庫不是吸收存款,而是要吸收活期存款,最大致命傷就是活期性存款太少。」農業代表指出,銀行經營中最具成本優勢的資金來源為活期存款,利率幾近零成本;一般本國銀行活期存款占比至少達35%。相較之下,農業金庫截至2025年12月底,活期存款占比僅6.78%,資金成本結構先天不利,壓縮利差操作空間。

#3 農業金庫
圖/ 食力提供

投資人信心動搖,增資與改革方向受關注

在配息長期偏低、制度爭議未解的情況下,部分農會投資人坦言,對未來已難以抱持信心。農會人士指出,投資的基本前提在於「合理回報」,若制度設計與經營方向未進行根本檢討,農業金庫恐難再獲得農會體系支持。

另有農會在會員代表大會中提案,建議信用部資金往來行庫,除農業金庫外,也可納入合作金庫及其他符合資格的本國銀行。農會幹部私下透露,部分信用部希望將資金轉存至合作金庫,以分散風險。

此外,農會人士也質疑,農業金庫不需仰賴大量據點吸收存款,卻在台北市精華地段設有營業據點,營運成本偏高。

農業金庫
農業金庫位在台北火車站附近忠孝西路一段的營業部。
圖/ 食力提供

2025年每股虧損0.63元,農業金庫:無盈餘無法配發股息及紅利

面對股東質疑,農業金庫表示,2025年全年稅前虧損為16.99億元,自結每股虧損0.63元,依公司章程規定,年度無盈餘時無法配發股息及紅利,近年受升息與結構因素影響轉虧,未來將優先改善體質,依農業金融法規定彌補虧損及提列公積後,目標恢復穩定配息。

農業金庫表示,前台新金控投資長簡展穎於2024年9月接任金庫董事長,新任經營團隊全面啟動結構性改革,從「人事、風控、資產負債結構、股東溝通」四大面向同步推動。

組織與人事上,調整關鍵主管配置,強化財務、風控與分行經營動能;其次,建立風險控管文化,修訂超逾25項授信與投資風控指標。第三,在資產負債結構上,積極改善投資負利差,降低高成本部位,擴大一般性存款來源並提高活存比;第四,透過密集且誠懇的溝通,希望取得農漁會股東的信任;並因應資本不足情況,推動增資規劃。

農業金庫指出,2025年9月起已出現單月轉虧為盈,利差正式由負轉正,且一般性存款成長,資金成本下降。未來將持續透過降低高成本資金依賴、優化投資組合、爭取設立OBU,以及推動供應鏈金融等方式,提升整體收益能力,力拚2026年轉虧為盈。

本文授權轉載自《食力》

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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