圖／達志影像路透社
隨著全球FinTech浪潮席捲而來，不少傳統銀行也紛紛面臨挑戰，許多以前一定需要臨櫃才能辦理的手續，現在除了被ATM慢慢取代之外，越來越多的業務甚至連自家門都不需要踏出，只要透過APP動動手指點幾個選項就可以全數搞定。英國第一間無實體銀行Atom Bank快速崛起的故事，正說明了傳統銀行當前危險的處境，為了因應數位化金融科技發展的趨勢，台灣不少銀行也開始以網路受理民眾開立「數位存款帳戶」，搶攻市佔率。
（完整報告下載：https://dailyview.tw/InsightReport/Detail/21）
金管會指出數位化時代來臨，商業模式將逐漸改變，尤其是習慣以網路從事金融相關交易的年輕世代，影響最大，因此「數位存款帳戶」、「信用卡」、「行動支付」等非現金交易已成為趨勢，相關的優惠與利率，也成為網友在網路上熱烈討論的話題。
不過FinTech這個詞近幾年也飽受爭議，過於快速膨脹的產業估值，許多名不見經傳的公司只要牽扯上金融科技身價就能瞬間翻倍，而被不少人形容是下一個泡沫。既然如此大家一定都相當好奇，在這樣服務品質參差不齊的大環境下，目前究竟有哪些銀行推出的數位金融服務，確實替民眾帶來更多的便利性、良好的用戶體驗，也在網路上創造出好口碑？就讓我們透過《KEYPO大數據關鍵引擎》來替大家解答。
看到「數位存款帳戶」的部分，不管是在網路聲量排名還是市佔率排名，都可以發現與銀行規模並沒有直接關係，數位金融是一個有別於傳統銀行經營模式的戰場，就算是前四大銀行擁有不可動搖的地位，也不一定能在FinTech轉變的浪潮中取得好成績。
榮登網路好評影響力排行榜第一名的台新數位帳戶「Richard」，憑著簡單、快速、透明、貼心四大核心服務理念，奪得網路聲量排行榜第二名，數位帳戶市占率排名第一名。進一步分析網友討論的重點，可以發現簡單、快速是大家對「Richard」最為深刻的印象，符合年輕世代偏好快步調的網路使用習慣，以及簡單好上手的優點，都是讓他在FinTech百家爭鳴的時代脫穎而出的關鍵。
從品牌影響力散佈圖來看，無論在開戶數及好評影響力台新銀行都遙遙領先其他品牌，不過可以發現王道銀行的「O-Bank」表現也相當的好，更幫助他順利擺脫過去工商銀行的形象，成功數位化擁抱年輕人市場，而國泰銀行則是透過傳統銀行強大的資源，藉由「KOKO」卡綁定數為帳戶的行銷方式，加上大量的辦卡優惠作為誘因，快速衝高市佔率。（其它銀行詳細分析請見完整報告：https://dailyview.tw/InsightReport/Detail/21）
從當今最大的社群臉書數據來看，介於25~54歲者對數位帳戶接受度明顯較高，不過一般來說還沒畢業的族群，也就是24歲以下的青少年對於財富累積的需求較少，理財意願也偏低。但25~34歲者願意透過網路和銀行溝通理財的意願就大幅提升，是用來接觸剛踏入社會的新鮮人，提供理財資訊建立信任感的絕佳時機。
另一個明顯的結果透露出實體銀行逐漸邁入老年化，年齡越大的使用者對網路銀行接受度越低，依然習慣到實體銀行接受服務，未來實體銀行的服務或許不會馬上被虛擬金融取代，但顧客年齡層逐漸開始老年化將是不可避免的事實。
完整的分析內容請看「2017年 無現金社會 台灣金融業網路好感度排行榜-數位存款帳戶」洞察報告
【完整報告下載】https://dailyview.tw/InsightReport/Detail/21
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分析說明：
本研究資料由《FANSDO粉絲行為追蹤器》、《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，統計時間範圍為2017年01月01日至2017年12月31日，共一年。
●研究對象
金管會統計截至2017年底，已開始申辦「數位存款帳戶」業務之22家銀行。
●資料來源
每日累積100萬筆以上的網路數據庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體
、討論區、部落格等網站。
●分析工具
1.《KEYPO大數據關鍵引擎》：使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量。
2.《FANSDO粉絲行為追蹤器》：分析各大Facebook粉絲專頁經營成效，觀察貼文回應數(註1)、互動數(註2)、鐵粉率(註3)等關鍵指標。
●好評影響力計算方法
1.本研究所調查之結果，以網路討論此主題之聲量與語意情緒來計算排名。
2.另外調查網友論及該主題時的好評影響力：透過「網路好感度」(註4)、「網路聲量」(註5)、「口碑擴散力」(註6)三指標加權演算,針對主題進行全方位好評影響評估。
*註1 回應數：Facebook按讚與心情數加留言數總和。
*註2 互動數：Facebook按讚與心情數、留言數、分享數總和。
*註3 鐵粉率：留言的用戶數÷留言或按讚、心情的用戶數。
*註4 網路好感度：透過AI人工智慧語意剖析，測量網友正負意見之比率。
*註5 網路聲量：透過大數據關鍵引擎搜尋，觀測網友意見的討論總數量。
*註6 口碑擴散力:依據消費者滿意度傳播理論，加權計算口碑內容的擴散程度。
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更新時間：2018/01/17 15:49