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卸下藍招牌、換上紅制服!星展併購花旗消金後,3 大後續影響值得關注

2023-08-14 採訪.撰文 吳美欣
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星展銀行(台灣)在上周末(8 月 12~13 日)完成花旗(台灣)銀行消費金融業務整併,在信用卡、投資、放款及存款業務上大幅躍進,成為台灣最大的外商銀行。8 月 14 日早上,迎來第一個正式營業日,開行記者會就選在原花旗(台灣)銀行營業部舉行。經整併後,原花旗的招牌,已全數換成星展銀行的招牌,服務人員也全數換上象徵星展集團的紅色制服,花旗銀行在台灣的 45 個分行,正式走入歷史。

延伸閱讀:花旗 44 間分行走入歷史!花旗消金 8/12 併入星展銀,3 大服務異動一次看

整併後,星展銀行在台灣的服務據點,將從原本的 27 間分行,提升至 72 間分行(花旗銀行在台灣原有 45 間分行)、存款及財富管理客戶數,也成長近一倍,從 60 萬人提升至 110 萬人、資產管理規模逾 2800 億元,放款規模及存款規模,也分別突破 7400 億元和 8300 億元,並新增 3000 名員工,成為在台灣最大的外商銀行。

圖2 - 星展銀行(台灣)慶祝業務整併完成,躍升台灣最大外商銀行。.jpg
8 月星展銀行完成花旗銀行消費金融業務整併,原花旗的招牌,已全數換成星展銀行的招牌。
吳美欣攝影

星展集團消費金融暨財富管理業務負責人許志坤,也特地從新加坡遠赴而來,與星展集團消費金融業務負責人 Sanjoy Sen、星展銀行(台灣)總經理黃思翰及星展銀行(台灣)消費金融處處長孫可基等人,一起手持鳳梨與好彩頭拍照,象徵星展集團對台灣的重視。

回顧這起併購案,是在 2021 年 4 月,花旗集團宣布出售包含台灣在內的 13 個消費金融業務市場,經歷 9 個多月,花旗銀行在 2022 年 1 月宣布,將把消費金融業務出售給星展集團,交易協議包括零售銀行業務、信用卡業務、房貸及消費者信用貸款業務。2023 年 8 月,星展(台灣)銀行與花旗消金順利完成整併。這起併購案,值得觀察的影響包括:

關注重點 1:分行異動或整併

星展銀行在台灣的服務據點,原本只有 27 間分行,躍升至 72 間分行。併購後,分行密集度大幅提升,以這次記者會地點(台北市信義區松智路)為例,光是在 100 公尺內,星展銀行就有 3 間分行;星展銀行天母分行與原花旗銀行,也是相鄰隔壁。對此,負責在台灣消費金融業務的孫可基表示,一年內不會裁撤任何分行,但會配合策略調整,未來分行數量會變多或變少,還需要考量。

關注重點 2:信用卡業務整合

截至 8 月中,花旗(台灣)銀行發行的信用卡,約有 270 萬張,星展(台灣)銀行預計在 11 月陸續進行換卡,花旗信用卡持卡人會在 9 月收到換卡通知。首波換卡對象是花旗寰旅世界卡(流通量約 20~30 萬張),會轉移成星展飛行鈦金卡。黃思翰強調,「花旗客戶不用做任何事情,(舊卡)可以使用到拿到新卡,所有權利都不會改變,」並預計在一年內完成換卡工程。

花旗在台灣,總共發行現金回饋卡、饗樂生活卡、PChome Prime 聯名卡、寰旅世界卡等 8 種信用卡,是否會整合不同種類的卡片?孫可基表示,星展集團曾有把 27 張信用卡,整併為 9 張信用卡的經驗,但目前還沒正式進行換發作業,實際是否會整併、整併成幾張,還需要再討論。

延伸閱讀:企業合併、收購、分割、入股,差在哪?搞懂併購 6 類型優缺點

關注重點 3:財富管理布局

記者會上,許志坤也宣布,星展集團已在台灣增資 520 億元,除了用來支付併購的價格,也將持續投入數位轉型、消費金融、外匯服務等項目。併購後,星展集團在台灣的消費金融業務,躍升為該集團全球第二大市場,僅次於新加坡;未來將以財富管理為發展目標。許志坤強調,星展銀行在 10 多年前,就已經在做財富管理,目前在亞洲排行第三,「財富管理的產品,已經追上許多資深私人銀行,」而他們觀察,台灣消費者的資產配置相當多元,在新加坡、香港等,多半都有安排或規畫,這起併購,對集團發展財富管理業務十分有利。

在原先的花旗(台灣)銀行營業部,星展銀行也把 2 樓改裝為 22 間 VIP 貴賓室,並設置資產有 3000 萬以上的豐盛私人財富管理專區,星展(台灣)銀行也會針對財富管理業務,進行更長遠的規畫,包括導入自動化作業流程、人員效率的精進等等。黃思翰表示,預計在今年第四季就可以看見綜效。屆時是否能夠如期發揮效益,仍須觀察。

星展銀行在2樓設置22間VIP室.jpg
星展銀行將原先的花旗(台灣)銀行營業部 2 樓改裝為 22 間 VIP 貴賓室。
吳美欣攝影
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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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