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認識 MCP（模型上下文協議）- 什麼是 MCP、如何運作，以及它的重要性

在快速發展的人工智慧（AI）與大型語言模型（LLM）領域中，上下文管理成為打造更聰明、更高效、更可靠應用程式的關鍵。這時候，**MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）**登場，它是一項協助開發人員與系統定義、組織並控制傳遞至 AI 模型之上下文的協議。本文將探討 MCP 是什麼、如何運作，並透過實際案例來說明其價值。

🔍 MCP（模型上下文協議）是什麼？

MCP 是一種 開放協議（open protocol），用來定義與管理提供給語言模型的「上下文」（context）。所謂上下文，指的是推論時傳遞給 LLM 的結構化資訊，涵蓋使用者輸入、聊天紀錄、文件、工具以及系統指令等。

你可以將 MCP 想像成 API 契約的語境版本：它讓模型知道該期待什麼、有何工具可用、應如何回應，而且這一切都是以一致、宣告式的格式來進行。

⚙️ MCP 如何運作？

MCP 透過 YAML 格式的宣告式設定檔運作，開發人員可在此定義模型運行時所需的上下文結構，內容包括：

• 系統指令（System Instructions）：定義模型的基本行為（例如：「你是一位有幫助的助理」）。
• 記憶物件（Memory Objects）：模型應該記住的對話或事實。
• 工具與函數（Tools and Functions）：模型可調用的功能描述（例如計算機、API 或資料庫）。
• 使用者輸入（User Inputs）：目前使用者輸入的提示或問題。
• 人工製品（Artifacts）：模型需要參考的結構化資料（如文件或 JSON 檔）。

MCP 的每一個部分都具備版本控制與可追蹤性，有助於提升 **可觀測性（observability）**與除錯能力。

範例 MCP 設定如下：

version: "1.0"
system: "You are a coding assistant."
inputs:
  user_message: "Write a Python function that merges two dictionaries."
memory:
  - type: chat_history
    content:
      - role: user
        content: "Hi, can you help me with Python?"
      - role: assistant
        content: "Sure! What do you need?"
tools:
  - name: code_linter
    description: "Lint and format Python code."

🧠 為何要使用 MCP？

隨著 AI 應用的複雜性增加，純粹依賴提示工程（prompt engineering）已不具可擴展性。開發者面臨以下挑戰：

• 模組化（Modularity）：可在不同會話中重複使用使用者資料、工具設定等上下文元件。
• 可稽核性（Auditability）：追蹤模型接收到的上下文，以及模型如何生成回應。
• 互通性（Interoperability）：跨多個模型供應商或框架使用共通的上下文格式。
• 可觀測性（Observability）：方便檢查與除錯模型實際運行時使用的上下文。

MCP 的出現正好解決這些問題，將上下文建構與業務邏輯分離，提升 AI 系統的可維護性與擴展性。

✅ 使用範例

1. 代理型應用（Agent-Based Applications）

MCP 可清楚定義智能代理可用的工具、記憶、目標等資源，支援如 LangChain 或 AutoGen 這類框架的先進代理架構。

2. 企業級聊天機器人

客服應用中，可透過 MCP 宣告規則、FAQ、使用者角色與授權資訊，確保一致性與合規。

3. 程式碼助理

開發工具助理可利用 MCP 宣告可用的函數（如程式執行器、說明文件查詢器），使模型能智慧地選擇並調用工具。

4. 觀測與除錯

當模型產生錯誤回應或幻覺時，MCP 的上下文紀錄能提供完整資訊，有助於快速找出問題根源。

🚀 結語

雖然 MCP 尚在發展中，但它已成為建構生產級 LLM 應用的核心組件之一。透過標準化與模組化上下文管理，MCP 協助開發者打造更聰明、更安全、更易維護的 AI 系統。

無論你是在開發聊天機器人、智能代理，或是 RAG（檢索增強生成）應用，採用 MCP 都將成為未來的主流方式。

中國核心銀行系統市場研究 - 廠商、系統整合商與市場趨勢

中國的核心銀行系統市場正經歷快速現代化，主要受到像微信支付、支付寶這類平台所需的網際網路級高併發性能推動，加上各大銀行推動數位轉型的需求。 本研究針對中國本土核心銀行系統供應商在大型商業銀行和金融科技平台（如微信、支付寶）中的表現進行詳細分析，包括它們的高效能設計、現代或傳統架構、整合能力、產品配置與客製化能力、業務功能、競爭優勢及市場趨勢。 同時，我們也調查了系統整合商（SI）的角色，以及供應商與SI如何協作確保大型項目的成功交付。最後，我們總結中國市場從主機（Mainframe）轉向雲原生（Cloud-native）核心系統的整體趨勢，特別是在AI整合與數位金融發展的背景下。

深圳長亮科技（Sunline）

公司概述： 長亮科技成立於2002年，是中國領先的金融科技解決方案提供商，特別以核心銀行系統創新而聞名。 它是中國第一家成功開發以Java為基礎的核心銀行系統的公司，打破了以往COBOL主機主導的傳統。 如今，長亮的核心系統已全面升級為雲原生、AI驅動，廣泛被推動數位轉型的銀行採用，包括微眾銀行（WeBank）、平安銀行、南京銀行、東莞銀行等。

• 高效能與可擴展性： 長亮的分佈式架構能支持超大規模客戶群，為微眾銀行建構的系統設計容量達5億個用戶、支援高併發交易。 系統將交易處理與記帳功能分離，運行於x86伺服器集群上（完全不依賴主機），透過水平擴展（horizontal scaling）實現高彈性。 在微眾銀行正式上線的生產環境中，系統成功支撐了高並發的零售銀行交易量，無性能瓶頸。

• 現代化架構： 長亮採用微服務（Microservices）＋單元化（Unitized）設計的分佈式架構，核心完全以Java開發。 這種架構支援按需彈性擴展、故障隔離與多活部署（Active-Active Datacenter），提高系統可用性與彈性。 單元化設計允許不同業務單元獨立擴展和故障隔離，極大提升了大型銀行系統的穩定性與維護便利性。

• 整合彈性： 長亮核心系統設計開放，支援多種資料庫（如Oracle、MySQL及國產GaussDB），並能快速與外部系統對接。 例如，在微眾銀行項目中，長亮在一週內將資料庫從Oracle切換到MySQL，展現了超高整合靈活性。 對接支付網關、移動App、外部金融科技平台（如微信、支付寶）亦十分順暢。

• 產品配置與客製化： 系統高度參數化，支持銀行通過配置快速推出新產品，如新存款種類、新貸款計劃，無需大量開發。 在平安銀行與南京銀行項目中，長亮根據客戶需求完成了大量的客製開發，展現強大的靈活性與交付能力。

• 業務功能： 覆蓋全面的零售與公司金融業務：存款、貸款、支付、總帳管理、客戶信息管理等。 同時支援多渠道交易、即時支付處理及實時分析，滿足微信支付、支付寶對銀行核心的高速、實時處理需求。

• 競爭優勢： 長亮是中國第一家完成Java分佈式核心系統商用化的廠商，具有早期佔位優勢與大規模實績（如微眾銀行）。 同時，長亮在國產化技術（如與華為合作支持昆鵬伺服器和GaussDB資料庫）方面表現出色，契合中國自主可控（Xinchuang）政策。 此外，長亮持續投入AI創新，例如與華為、DeepSeek合作開發AI驅動的核心銀行系統。

北京宇信科技（Yusys Technologies）

公司概述： 宇信科技成立於1999年，是中國銀行IT市場的領導者之一，在核心銀行系統、信貸管理、網路銀行等領域擁有廣泛的產品線與市場佔有率。 其核心銀行系統廣泛應用於中國的大型國有銀行、股份制銀行、城市商業銀行及農村金融機構。 宇信提供的新一代核心銀行系統，基於分佈式與微服務架構，強調高性能、靈活擴展、產品快速配置與創新能力。

• 高效能與可擴展性： 宇信的新一代核心系統全面支援分佈式部署與微服務化，可透過伺服器集群水平擴展，應對大規模並發交易需求。 與PingCAP（TiDB）合作，核心系統可運用新一代分佈式資料庫技術，兼顧交易處理與即時分析（HTAP），大幅提升資料一致性與查詢效能。 此外，宇信與華為合作，系統可部署於昆鵬伺服器與GaussDB國產資料庫，符合國家「信創」要求。

• 現代化架構： 宇信的核心系統採用統一開發平台（Unified Development Platform），基於Java語言開發，並充分遵循微服務、SOA、分佈式數據存取等現代技術架構。 系統劃分為「業務中台」與「數據中台」兩大部分，分別管理客戶、產品、交易、支付、會計、行銷、額度等領域，實現模組化與彈性擴展。 同時支援私有雲與混合雲部署模式，並可靈活對接各類資料庫與作業系統。

• 整合彈性： 宇信的系統以開放API驅動，提供大量標準化服務接口（RESTful API、消息佇列等），支持與外部渠道（如微信小程序、支付寶接口）或內部周邊系統（如信用卡系統、支付系統）順利對接。 此外，宇信擁有深厚的網路銀行建設經驗，從最早建設中國建設銀行網銀開始，積累了豐富的全渠道整合技術與最佳實踐。

• 產品配置與客製化： 宇信核心系統提供智能參數管理平台及金融產品工廠，銀行可以透過設定參數方式快速推出新產品（如定存、理財、貸款）。 同時，系統提供規則引擎與流程引擎，支援複雜業務邏輯自訂，無需頻繁修改底層程式碼，提升業務靈活性與敏捷創新能力。

• 業務功能： 完整涵蓋零售與公司金融需求，包括存款、貸款、支付結算、總帳管理、額度與擔保管理、內控合規管理等功能。 同時支援新興數位金融場景，如社區金融、網貸平台、小微企業金融，並可透過API與大數據平台、AI平台串聯，實現智能行銷與智能風控。

• 競爭優勢： 宇信科技擁有橫跨國有銀行、股份制銀行、城商行及外資銀行的大量客戶案例，深諳各類銀行運作特性與業務場景。 與華為、螞蟻金服（OceanBase資料庫）等生態夥伴深度合作，能夠提供端到端國產自主可控的解決方案。 同時，宇信的國際化佈局（在香港、新加坡、印尼設立分支）與Baidu（百度）AI合作計畫，使其在智能金融領域具備領先優勢。

神州信息（DCITS）

公司概述： 神州信息成立超過30年，是中國核心銀行系統市場的傳統領導者，連續多年佔據國內核心銀行系統市佔率第一的位置。 其主力產品Sm@rtEnsemble是基於自研平台Sm@rtGalaxy打造的新一代分佈式核心銀行系統，強調高可靠性、高擴展性與全面參數化。 神州信息參與過上百家銀行的核心建設，涵蓋國有大行、股份制銀行、城商行與農商行，累積大量實戰經驗。

• 高效能與可擴展性： Sm@rtEnsemble系統從應用層、資料層到儲存層全程分佈式設計，透過交易處理分散、資料分片（sharding）、快取優化等技術實現水平擴展，支援超大規模用戶與高併發交易需求。 系統已成功部署在大型銀行，日均交易量可達數千萬筆，並在農商行等場景中成功應對突發高流量事件。 此外，系統支援國產分佈式資料庫（如TiDB、OceanBase），完全符合國家自主可控要求。

• 現代化架構： 神州信息的Sm@rtEnsemble架構基於微服務（Microservices）＋雙核分離（雙核系統）理念，將交易處理與會計記帳職能分離，提升效能與韌性。 系統採用模組化組件設計，具備「樂高式」靈活組裝能力，支援在私有雲或混合雲環境中以容器化部署。 底層平台（Sm@rtGalaxy）支援Docker/Kubernetes編排，且可以運行於各種國產作業系統與資料庫之上，真正實現技術中立。

• 整合彈性： 神州信息核心系統提供標準化金融服務接口（Financial Services Standard Interfaces），支援數百個周邊系統（如信用卡、ATM、支付系統）的無縫對接。 並配套提供企業服務總線（ESB）、API管理平台，有效支撐開放銀行、金融科技對接等場景。 系統可輕鬆對接微信支付、支付寶、銀聯等高頻交易平台，滿足即時交易處理需求。

• 產品配置與客製化： Sm@rtEnsemble以全面參數化設計為核心，各種產品屬性、業務規則、會計規則均可透過參數配置完成。 系統內建金融產品工廠（Product Factory），支援快速設計新產品（如可變利率存款、分期貸款等），大幅縮短上市時間。 另配備工作流引擎與規則引擎，支援自定義流程、條件運算與複雜業務邏輯設定。

• 業務功能： 功能涵蓋全面，包括存款、貸款、支付結算、總帳管理、風險控制、授信管理、擔保管理、內控合規、電子帳單、行銷推廣等。 系統支援多機構、多賬套、多幣別、多時區運營，適用於有海外分行或子公司的大型銀行。 同時也支持普惠金融、互聯網金融場景，具備靈活接入大數據分析、人工智慧、區塊鏈等新興技術能力。

• 競爭優勢： 神州信息最大的優勢是成熟穩定、交付能力強，在中國各類型銀行中擁有龐大的成功案例庫。 其核心系統設計完全符合信創要求，可搭配國產伺服器、作業系統與資料庫部署。 此外，神州信息與華為、浪潮等基礎設施廠商緊密合作，能提供一體化的基礎架構＋應用解決方案。 在產品設計上，神州信息重視高度參數化與業務靈活性，幫助銀行快速應對市場變化與監管要求。 國內市場領先地位、技術本土化、強大交付資源與長期穩定支持，讓神州信息成為大多數銀行進行核心系統現代化升級的首選之一。

新致雲（Forms Syntron）

公司概述： 新致雲（前身為Forms Syntron）是中國領先的金融科技服務供應商之一，專注於核心銀行系統、信用卡系統、支付系統與雲平台解決方案。 公司特別在中小型商業銀行與新興數字銀行（如直銷銀行、村鎮銀行）市場中佔有重要地位。 新致雲近年大力推動雲原生核心銀行平台（Forms Galaxy Core），結合分佈式架構、容器化與微服務技術。

• 高效能與可擴展性： Forms Galaxy Core系統原生支援容器化（Docker/Kubernetes）、無狀態服務設計與水平自動擴展（Auto-scaling），能夠隨負載動態調整資源，適應大規模並發交易。 使用分散式資料庫（如TiDB）作為後端，提升資料一致性與可用性。 並且引入分層快取機制，加速高頻查詢場景，確保即時回應。

• 現代化架構： 基於雲原生微服務架構，每個業務功能被切分成獨立服務單元，支援獨立升級與彈性擴展。 所有服務採用統一API標準（OpenAPI、gRPC）對外提供介面，便於集成與互操作。 支援DevOps、自動化測試與持續交付（CI/CD），提升開發迭代與部署速度。

• 整合彈性： 提供標準化開放接口，支援與支付寶、微信支付、京東金融、財富管理平台等外部生態系統順利集成。 同時，Forms Galaxy Core設計了事件驅動（Event-Driven Architecture, EDA）機制，可快速響應外部系統的異步通知與資料同步需求。

• 產品配置與客製化： 系統具備靈活的參數配置引擎，支援快速設置新產品與調整現有業務流程。 提供金融產品編排平台（Product Orchestration Platform），用戶可視覺化設計存款、貸款、卡片產品的生命周期與規則。

• 業務功能： 涵蓋零售銀行與小微企業金融領域，包括活期與定期存款、消費貸款、房貸、信用卡、支付與轉帳服務、收單業務等。 同時支援智能營運，如智能風控、智能催收與行銷推薦模組。

• 競爭優勢： 新致雲在中小型銀行與新型態數字銀行（如直銷銀行）市場擁有豐富案例，且能提供快速部署、靈活擴展的雲原生解決方案。 技術團隊深厚，擁有自有研發的雲平台FormsCloud，實現從基礎設施到應用層的全鏈路控制。 同時，Forms Syntron積極開展海外業務，在東南亞市場（如越南、印尼）也有成功案例。

壹賬通金融科技（OneConnect, Ping An）

公司概述： 壹賬通金融科技是中國平安集團旗下子公司，專注於為銀行提供數字化解決方案，包括核心銀行系統、智能風控、智能營運、數據平台等。 依託平安集團自身在銀行、保險、支付、財富管理等領域的豐富經驗，壹賬通打造了OneConnect Banking Platform，主打輕量、敏捷、智能的雲原生核心銀行系統。

• 高效能與可擴展性： OneConnect平台完全基於微服務＋分佈式設計，使用雲原生技術（Docker/K8s）、分佈式資料庫與NoSQL快取（如Redis、TiDB），支援動態自動擴容與無縫升級。 同時結合AI智能調度（AI-based Auto-scaling）優化資源使用與性能，能應對大型促銷活動或金融高峰期的流量突增。

• 現代化架構： 平台遵循十二要素應用（12-factor app）標準設計，全面支援多活部署（Multi-Active Deployment）、無中斷升級（Blue-Green Deployment）與容災切換（Disaster Recovery）。 核心業務模組（如存款、貸款、支付）以微服務方式獨立部署，支持業務快速上線與彈性擴展。

• 整合彈性： OneConnect提供超過300個開放API，涵蓋客戶管理、產品管理、交易處理、智能風控、行銷推廣等領域。 平台內建數據湖與AI引擎，方便銀行進行智能分析與個性化行銷。 對接生態靈活，可與微信支付、支付寶、京東金融等大型互聯網金融平台深度整合。

• 產品配置與客製化： 系統提供業務流程工廠（Business Process Factory）與產品工廠（Product Factory），銀行可視覺化設計產品規則與業務流程。 支援無程式碼（No-code）/低程式碼（Low-code）開發平台，縮短客製開發時間，降低維護成本。

• 業務功能： 涵蓋零售銀行、公司金融、供應鏈金融、綠色金融、普惠金融等全領域。 支援場景金融與開放銀行模式，強調數位賦能與生態合作。

• 競爭優勢： 壹賬通結合平安集團金融運營實戰經驗，提供一站式端到端解決方案（從基礎設施到智能應用）。 平台高度模組化，可根據銀行規模與需求靈活組裝部署，特別適合中小型銀行數位轉型需求。 AI智能技術深度融合，如智能信貸審批、智能反詐欺、智能客服等，大幅提升運營效率。

很好！我現在繼續翻譯剩下的部分，包括：

• 系統整合商（SI）協作模式
• 中國市場對替換主機系統的需求總結
• 外資核心系統供應商面臨的主要限制條件

系統整合商（SI）與核心銀行系統供應商的協作模式

在中國，大型核心銀行系統項目通常由供應商與專業系統整合商（SI）協作交付，確保項目從設計、開發到上線的各階段順利推進。主要合作模式包括：

• 分工明確： 供應商負責產品平台、核心功能模組開發與優化；系統整合商負責需求梳理、本地化適配、周邊系統整合、用戶培訓與運維支持。 例如，長亮科技常與軟通動力（iSoftStone）、文思海輝（Pactera）等合作推進大型城商行核心改造項目。

• 協同交付： 供應商與SI聯合成立項目管理辦公室（PMO），共同制定交付里程碑與驗收標準。 關鍵模組（如賬戶管理、貸款管理）由供應商主導，非關鍵或定制化模組（如稅務接口、報表輸出）由SI負責快速開發。

• 整合與測試： SI負責整合核心系統與其他銀行現有系統（如CRM、風控、支付網關），並主導全鏈路系統測試（E2E Testing）、用戶驗收測試（UAT）階段。

• 持續支持： 核心系統上線後，供應商提供二線技術支持（如Bug修復、性能優化），SI則駐場提供一線支持（故障排查、配置調整、培訓新用戶）。

• 協作成功案例：

• 微眾銀行：長亮科技＋自主交付團隊（無SI介入）。
• 南京銀行：長亮科技＋軟通動力協同交付。
• 某大型城商行：神州信息＋東方通＋當地資訊科技公司合作交付。

總體而言，在中國交付核心系統，供應商與SI間的高度協作是成功的關鍵，尤其是在多渠道整合、資料遷移、用戶培訓方面，SI的角色不可或缺。

中國市場對替換主機（Mainframe）系統的需求總結

隨著中國金融機構加速數位轉型，傳統主機（如IBM z/OS）系統逐步暴露出以下問題：

• 高昂的持續運營成本（授權費、維護費）
• 缺乏靈活性（新產品上市周期長）
• 與雲原生架構不兼容（無法快速響應市場變化）
• 缺乏國產化適配（政策推動技術自主可控）

因此，目前中國核心銀行市場呈現明顯的趨勢：

• 強烈的主機替換需求： 特別是城商行、農商行、互聯網銀行，加速將主機系統遷移至分佈式雲原生核心系統。 如東莞銀行、南京銀行、農商行聯盟體等均啟動了主機替代或分步遷移計畫。

• 新一代分佈式架構興起： 採用微服務＋容器化＋國產分佈式資料庫的新一代核心銀行系統成為首選，如Sunline Vault、Yusys新核心、神州信息SmartEnsemble。

• 政策鼓勵： 「十四五規劃」明確提出加強關鍵基礎軟硬體自主可控，銀行IT系統雲遷移、核心替換被納入監管評估指標。 信創政策（信息技術應用創新產業）進一步推動國產替代，加速核心系統現代化。

結論： 未來5年內，預計超過50%的中小銀行將完成核心系統從主機到分佈式雲原生平台的遷移。大型國有銀行則採取分批遷移策略，逐步替換Legacy系統，提升靈活性與創新能力。

外資供應商進入中國市場的主要限制條件

儘管一些外資供應商（如Temenos、FIS、Oracle FSS）希望進入中國核心銀行市場，但受到多重限制，主要包括：

• 源代碼交付要求： 中國監管機構（如銀保監會、網信辦）對關鍵金融IT系統有「源代碼可得、可控、可審計」的強制性要求。 外資供應商如果無法將完整源代碼交付，並允許第三方（如公安機關、國家資訊中心）進行安全審核，通常無法獲准進入關鍵領域。

• 資料本地化要求： 銀行必須將所有核心客戶資料存儲在中國境內伺服器上，不得跨境傳輸。外資雲端解決方案需與中國本地夥伴（如金蝶雲、騰訊雲）合作，且需符合資料保護法（PIPL）規範。

• 國產化技術適配： 系統需能運行在國產伺服器（如華為、浪潮）、國產作業系統（如中標麒麟、統信UOS）、國產資料庫（如GaussDB、TiDB、OceanBase）上。 不支持國產化適配的外資產品通常被排除在大型銀行招標之外。

• 資訊安全審查： 凡涉及關鍵資訊基礎設施（CIIO）的項目，必須通過網信辦與銀保監會聯合的資訊安全審查。 核心銀行系統屬於重點審查對象，若供應商屬於「境外控制」企業，將面臨更嚴格的准入障礙。

因此： 外資供應商如要成功進入中國核心系統市場，通常需要採取與中國本地企業合資成立公司（如IBM與中國銀聯科技合資），或者授權中國本地合作夥伴持有源代碼的模式。

澳洲與紐西蘭核心銀行市場研究報告

澳洲的核心銀行軟體市場在2024年約為4.8億美元，預計到2030年將成長至9.6億美元，年複合成長率（CAGR）約為12.7%。 紐西蘭市場規模較小，但成長趨勢相似。兩國的銀行滲透率極高，成長動力主要來自技術升級與老舊系統更換。

關鍵趨勢

• 核心現代化與雲端遷移
• 數位銀行與新創銀行興起
• 開放銀行（Consumer Data Right）推進
• 監管合規與資安要求提升

競爭格局

市場呈現老牌供應商與新興雲端供應商並存的局面。大型銀行核心更換週期長，中小型銀行則提供持續機會。

澳洲與紐西蘭的主要核心銀行系統供應商

傳統核心平台供應商

• Temenos：在澳紐與東南亞地區擁有高市佔率，積極推動SaaS轉型。
• Oracle FSS（Flexcube）：大型銀行核心升級的主力供應商。
• Finastra：滲透於支付領域與小型銀行。
• FIS（Modern Banking Platform）：進軍亞太市場，獲得ANZ NZ採用。
• Infosys Finacle：數位渠道整合強項，支援Westpac NZ核心升級。
• TCS BaNCS：中型銀行與中央銀行（如RBA）選用。
• 本地供應商 Ultradata、Data Action：服務中小型金融機構。

新興雲端核心銀行平台

• 10x Banking：與Westpac、Deloitte合作，主攻BaaS與信用社市場。
• Thought Machine（Vault Core）：服務Judo Bank與其他新創銀行。
• Mambu：快速部署型SaaS核心，支援新創金融科技企業。

澳洲與紐西蘭的核心銀行系統整合商

主要系統整合商

• Accenture：大型專案首選，如CBA核心轉型案。
• Deloitte：10x Banking夥伴，活躍於信用合作社與中型銀行。
• Capgemini：支援Finacle、Temenos等系統導入。
• IBM Consulting：傳統主機系統維護與中介層升級。
• TCS、Infosys、Wipro：自家產品導入與第三方整合服務。
• DXC Technology：Hogan核心維護與外包服務。
• 專精型金融科技整合商（Rubik Financial、Xpert Digital）：中小型銀行市場專家。

市場機會與競爭動態

• 大型核心更換專案（Big4銀行）單案規模龐大。
• 中小型機構持續升級需求穩定。
• 全球SI與本地專家競爭激烈，專案交付能力與本地化支援成關鍵。

未來展望：技術、監管與市場動態

技術趨勢

• 全面雲端化、微服務架構
• 即時數據處理與AI整合
• 核心系統兼容分布式帳本與數位資產

監管趨勢

• 澳洲APRA推動營運韌性（CPS 230）
• 消費者資料權利（開放銀行API）
• 強化數據隱私與資安要求

市場動態

• 傳統銀行與新興數位銀行雙軌並進
• 供應商與整合商競爭加劇
• 核心系統現代化成為市場共識

澳洲／紐西蘭 vs 東南亞市場成長比較

Vibe Coding - AI加速軟體開發的新時代

軟體開發正在經歷一場重大轉變。隨著大型語言模型（LLMs）的興起，開發者正在採用一種名為 Vibe Coding 的新方法論——這是一種以對話和迭代為核心，讓AI在將想法轉化為可運作軟體過程中扮演關鍵角色的開發方式。本質上，Vibe Coding 強調邏輯規劃、活用AI框架、持續除錯、建立檢查點，以及向AI工具提供明確上下文。它聚焦於速度、實驗性與AI與人類之間的協作。

Vibe Coding，或稱為 vibecoding，是一種現代化的軟體開發方法，透過自然語言提示來指導AI系統產生程式碼。這個術語由電腦科學家 Andrej Karpathy 於2025年2月提出，並迅速在科技界廣泛傳播。Vibe Coding 的目標是大量減少手動編碼，依賴如 ChatGPT、Claude、Copilot 和 Cursor 等AI編碼助手。

在實踐中，使用者以自然語言描述希望軟體具備的功能，AI解讀這些指示並自動生成程式碼。使用者測試輸出結果，與AI互動進行除錯，並反覆迭代，直到軟體按預期運作。這種高度對話式的方法以與AI的協作為中心，Karpathy 將這種經驗總結為：「我只看到事情、說出需求、執行程式、複製貼上，結果大多能運作。」

Vibe Coding 的心態由幾個關鍵原則定義。它優先考慮以自然語言輸入需求，而非手動撰寫程式碼，信任AI負責大部分開發工作，並且重視快速原型製作而非一開始就追求完美。目標是先構建出能運作的版本，僅在必要時進行細部優化，並接受一定程度的瑕疵，特別是在非關鍵或實驗性專案中。此外，Vibe Coding 降低了軟體開發的門檻，讓即使是初學者也能創造出功能性軟體。

Vibe Coding 的典型應用場景包括新想法的快速原型開發、小型個人效率工具的構建、在AI指導下學習新框架或程式語言，以及加速新創公司和小團隊的MVP（最小可行產品）開發。然而，它也有局限性。AI生成的程式碼可能混亂或低效，當使用者無法深刻理解AI編寫的程式時，除錯可能更加困難。對於需要高度可靠性、安全性和可維護性的生產等級系統，並不建議採用Vibe Coding。過度依賴未經充分審查的AI輸出，亦可能帶來重大風險。

與傳統的AI輔助程式設計相比，Vibe Coding 涉及更高程度的對AI系統的信任。在Vibe Coding中，使用者允許AI生成大部分甚至全部程式碼，進行最小限度的人工審查，並專注於快速實現可運作的成果。而在傳統AI輔助編碼中，開發者仍然掌握主導權，將AI作為輔助工具，並且嚴格進行代碼審查，對最終產品負責。儘管Vibe Coding適合快速推進的項目和非關鍵應用，傳統的編碼方法在生產系統中依然不可或缺。

為了成功運用Vibe Coding，開發者需要具備幾項核心技能。邏輯規劃至關重要——在開始提示之前，清楚地規劃要構建的內容。了解如 Rails、Django、Next.js 等對AI友善的框架，可以加速開發進程。透過Git或雲端快照頻繁建立檢查點，能確保穩定性並降低不可逆錯誤的風險。開發者必須在除錯時保持紀律，經常回到乾淨的基礎狀態以防止技術債堆積。上下文管理同樣關鍵：向AI提供完整的專案背景、相關文件及環境細節，可顯著提升生成程式碼的準確性。

選擇合適的工具亦扮演重要角色。Cursor 提供在專業本地環境中與AI深度整合的體驗，適合需要專注開發的項目。Windsurf 則針對快速原型開發和高頻率提示優化，非常適合進行實驗。Replit 則提供即時線上編碼和強大的多人協作能力，非常適合用於共同實驗和展示原型。

來自 Y Combinator 的合夥人 Tom Blomfield 分享了進階的 Vibe Coding 技巧，強調規劃、測試與模組化的重要性。他建議開發者在編碼前用Markdown規劃好專案結構，優先考慮整合測試而非單元測試，並在各層面上善用AI（如網站託管、資產生成等）。遇到問題時，切換不同的LLM（如Gemini、Claude或Sonnet）往往能找到更好的解法。利用語音輸入和截圖工具（如Aqua）可以加速與AI的溝通。同時，保持程式碼的模組化（小且清晰的檔案）有助於人與AI的協作，即使專案規模擴大，也能透過定期重構維持程式品質。

Vibe Coding 的工作流程十分直接：清晰地向AI描述功能需求，生成初步實作，測試結果，必要時與AI協作除錯，儲存進度，然後重複這個循環。這種迭代流程讓開發者能夠更快速地建構複雜應用程式，而不受傳統開發瓶頸的限制。

Vibe Coding 正在重塑軟體開發的格局，使建構軟體變得更快速、更具可及性與更具實驗性。它讓開發者能以低成本迅速探索各種創意，但也需要謹慎管理，以確保品質、安全性與可維護性不被犧牲。雖然Vibe Coding非常適合用於快速原型、個人專案、學習練習和早期MVP開發，但對於任務關鍵型或企業等級的應用，傳統的編碼實踐依然至關重要。透過理解並掌握Vibe Coding的優勢與限制，開發者能在現代軟體開發中解鎖更高的生產力與創新力。

使用 Hugging Face smolagents 建立程式代理人

在快速演進的 AI 世界中，代理人（Agents） 成為最令人興奮的前沿領域之一。多虧了 Hugging Face 的 smolagents，現在建立專業化、安全且功能強大的程式代理人變得前所未有地簡單。在本文中，我們將探索代理人發展歷程、學習如何建立程式代理人、討論安全執行策略、了解如何監控與評估代理人，最後設計一個深入研究型的代理人。

代理人簡史：走向更高自主性的道路

代理人在過去幾年中經歷了巨大的演變。早期的 LLM 應用是靜態的：用戶提問，模型回答。沒有記憶、沒有決策、也沒有真正的 "自主性"。

但研究人員渴望更多：能夠規劃、決策、適應、並自主行動的系統。

我們可以將自主性視為一個連續光譜：

• Level 0：無狀態回應（傳統聊天機器人）
• Level 1：短期記憶與推理（ReAct 模式）
• Level 2：長期記憶、動態工具使用
• Level 3：遞迴自我改進、自主設定目標（仍在研究中）

早期的代理人嘗試面臨 "S 曲線" 效益挑戰。最初，自主性增加反而帶來更多混亂。但隨著提示工程、工具使用與記憶架構的進步，我們正攀登第二段斜坡：代理人終於變得真正有效。

今天，藉由像 smolagents 這樣的框架，你可以輕鬆建立能撰寫、執行、甚至除錯程式碼的代理人。

介紹程式代理人（含範例）

程式代理人 是專門用來生成並執行程式碼以達成目標的代理人。他們不只是回答，而是以程式行動。

讓我們用 Hugging Face 的 smolagents 建立一個基本的程式代理人：

from smolagents import Agent

agent = Agent(system_prompt="You are a helpful coding agent. Always solve tasks by writing Python code.")

response = agent.run("Write a function that calculates the factorial of a number.")

print(response)

發生了什麼事？ - 初始化一個具有系統提示的 Agent。 - 使用 run 來執行使用者查詢。 - 代理人透過撰寫並執行 Python 程式碼回應。

範例輸出：

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

安全執行程式碼

執行任意程式碼具有風險。即使是善意的代理人也可能： - 嘗試使用未定義的指令。 - 匯入危險模組。 - 進入無限迴圈。

要建立安全代理人，必須做到：

1. 捕捉例外：

   try:
       exec(agent_code)
   except Exception as e:
       print(f"Error occurred: {e}")
   

2. 過濾未定義指令：

3. 使用受限的 globals 和 locals 字典執行 exec。

4. 防止危險匯入：

5. 掃描程式碼中是否包含如 os、subprocess 等危險關鍵字。

6. 或選擇性地禁用部分 built-ins。

7. 處理無限迴圈：

8. 在獨立執行緒或程序中運行程式碼並設定超時。

9. 沙箱化執行：

10. 使用 Python 的 multiprocessing，甚至是 Docker 隔離關鍵應用。

安全執行範例：

import multiprocessing

def safe_exec(code, timeout=2):
    def target():
        try:
            exec(code, {"__builtins__": {"print": print, "range": range}})
        except Exception as e:
            print(f"Execution error: {e}")

    p = multiprocessing.Process(target=target)
    p.start()
    p.join(timeout)
    if p.is_alive():
        p.terminate()
        print("Terminated due to timeout!")

監控與評估代理人

好的代理人不僅要建構，還要持續監控與改進。

使用 Phoenix.otel —— 一個基於 OpenTelemetry 的工具，來監控 LLM 應用程式。

需追蹤的關鍵指標： - 延遲（回應時間） - 成功／錯誤率 - Token 使用量 - 用戶回饋

整合範例：

from phoenix.trace import init_tracing

init_tracing(service_name="code_agent")

# 你的代理人程式碼
agent.run("Write a quicksort algorithm.")

透過此方式，每次代理人互動都會自動追蹤並傳送到遙測後端。

你可以視覺化執行過程、錯誤與資源使用情況，持續優化代理人。

建立深入研究型代理人（使用 Tavily Browser）

有時候，單純撰寫程式碼還不夠 —— 代理人需要研究、檢索資訊，並基於即時資料行動。

我們可以使用 Tavily Browser 為程式代理人加持，打造檢索增強生成（RAG）能力。

範例：

from smolagents import Agent
from tavily import TavilyBrowser

browser = TavilyBrowser()
agent = Agent(
    system_prompt="You are a deep research coding agent.",
    tools=[browser]
)

response = agent.run("Find the latest algorithm for fast matrix multiplication and implement it.")
print(response)

現在你的代理人可以： - 搜尋學術論文。 - 抽取最新的方法論。 - 動態撰寫並執行程式碼。

結合推理、執行與即時檢索的代理人，開啟了全新層級的能力。

結語

我們正進入一個代理人能自主推理、編程、研究與持續改進的新時代。

有了像 Hugging Face smolagents 這樣的輕量級框架，加上 Tavily 的強大檢索功能與 Phoenix.otel 的監控工具，建立安全、強大且可監控的程式代理人已觸手可及。

自主編程的疆界已全面展開。

你會打造什麼？

LangSmith - 建立過程中的可視性與追蹤

隨著LLM（大規模語言模型）驅動的應用程式越來越複雜，了解系統背後的運作變得至關重要——這不僅對調試至關重要，還有助於持續優化和確保系統可靠性。在這方面，LangSmith發揮了重要作用，為開發者提供了強大的工具來追蹤、可視化和調試其AI工作流程。

在這篇文章中，我們將探討LangSmith如何通過追蹤功能為你的應用程式提供深度可觀察性，從而實現更高效且透明的開發過程。

使用 @traceable 進行追蹤

LangSmith追蹤功能的基石是 @traceable 裝飾器。這個裝飾器是一種簡單有效的方法，用來記錄Python函數的詳細追蹤信息。

它是如何運作的

通過將 @traceable 應用到一個函數，LangSmith會在每次調用該函數時自動生成一棵運行樹。這棵樹將所有函數調用鏈接到當前的追蹤，並捕捉以下重要信息：

• 函數輸入
• 函數名稱
• 執行元數據

此外，若函數引發錯誤或返回回應，LangSmith會捕捉到這些信息並將其添加到追蹤中。結果會實時發送到LangSmith，讓你可以監控應用程式的健康狀況。重要的是，這一切發生在後台執行緒中，確保應用程式的性能不受影響。

這種方法對於調試或識別問題的根源至關重要。詳細的追蹤數據讓你能夠追溯錯誤的源頭，並迅速修正代碼中的問題。

代碼範例：使用 @traceable

from langsmith.traceable import traceable
import random

# 將 @traceable 裝飾器應用到你想追蹤的函數
@traceable
def process_transaction(transaction_id, amount):
    """
    模擬處理金融交易。
    """
    # 模擬處理邏輯
    result = random.choice(["success", "failure"])

    # 模擬錯誤，演示使用
    if result == "failure":
        raise ValueError(f"交易 {transaction_id} 由於資金不足而失敗。")

    return f"交易 {transaction_id} 已處理，金額為 {amount}。"

# 調用函數
try:
    print(process_transaction(101, 1000))  # 預期成功
    print(process_transaction(102, 2000))  # 預期引發錯誤
except ValueError as e:
    print(e)

解釋：

• @traceable 裝飾器會在每次調用 process_transaction 函數時記錄詳細的追蹤信息。
• 輸入（如 transaction_id 和 amount）會自動捕捉。
• 執行元數據（如函數名稱）也會被記錄。
• 如果發生 錯誤（如第二次交易），LangSmith會捕捉錯誤並將其與追蹤關聯。

為更豐富的追蹤添加元數據

LangSmith允許你與每個追蹤一起發送任意元數據。這些元數據是一組鍵值對，可以附加到你的函數運行中，提供額外的上下文信息。以下是一些示例：

• 生成運行的應用程式 版本
• 運行發生的 環境（例如：開發、測試、上線）
• 與追蹤相關的 自定義數據

元數據在需要過濾或分組運行時特別有用，這可以讓你在LangSmith的UI中進行更精細的分析。例如，你可以按版本分組追蹤，監控特定變更對系統的影響。

代碼範例：添加元數據

from langsmith.traceable import traceable

@traceable(metadata={"app_version": "1.2.3", "environment": "production"})
def process_order(order_id, user_id, amount):
    """
    處理訂單並模擬交易完成。
    """
    # 模擬訂單處理邏輯
    if amount <= 0:
        raise ValueError("無效的訂單金額")
    return f"訂單 {order_id} 為用戶 {user_id} 處理，金額為 {amount}"

try:
    print(process_order(101, 1001, 150))
    print(process_order(102, 1002, -10))  # 這將引發錯誤
except ValueError as e:
    print(f"錯誤: {e}")

解釋：

• 元數據 參數被添加到裝飾器中，包含應用程式版本和環境。
• 這些元數據會與追蹤一起記錄，允許你在LangSmith的UI中按這些值進行過濾和分組。

LLM 聊天模型的運行

LangSmith提供了對LLM（大規模語言模型）追蹤的特別處理和渲染。為了充分利用這一功能，你需要按照特定格式記錄LLM的追蹤。

輸入格式

對於基於聊天的模型，輸入應該作為消息列表記錄，並以OpenAI兼容的格式表示。每條消息必須包含：

• role：消息發送者的角色（例如：user，assistant）
• content：消息的內容

輸出格式

LLM的輸出可以以以下幾種格式記錄：

1. 包含 choices 的字典，choices 是字典列表，每個字典必須包含 message 鍵，該鍵對應消息對象（角色和內容）。
2. 包含 message 鍵的字典，該鍵對應消息對象。
3. 包含兩個元素的元組/數組，第一個元素是角色，第二個元素是內容。
4. 包含 role 和 content 直接的字典。

此外，LangSmith還允許包含以下元數據：

• ls_provider：模型提供者（例如：“openai”，“anthropic”）
• ls_model_name：模型名稱（例如：“gpt-4o-mini”，“claude-3-opus”）

這些字段幫助LangSmith識別模型並計算相關的成本，確保追蹤的精確性。

LangChain 和 LangGraph 集成

LangSmith與 LangChain 和 LangGraph 無縫集成，使你的AI工作流程擁有更強大的功能。LangChain為管理LLM鏈提供了強大的工具，而LangGraph則提供了可視化的AI工作流程表示。結合LangSmith的追蹤工具，你可以深入了解你的鏈和圖的表現，從而更輕鬆地進行優化。

追蹤上下文管理器

有時候，你可能希望對追蹤過程有更多控制。這時，追蹤上下文管理器 可以派上用場。這個上下文管理器讓你能夠為特定的代碼區塊記錄追蹤，特別是當無法使用裝飾器或包裝器時。

使用上下文管理器，你可以在特定範圍內控制輸入、輸出和其他追蹤屬性。它與 @traceable 裝飾器和其他包裝器無縫集成，讓你根據需要混合使用不同的追蹤策略。

代碼範例：使用追蹤上下文管理器

from langsmith.traceable import TraceContext

def complex_function(data):
    # 開始追蹤特定代碼區塊
    with TraceContext() as trace:
        # 模擬處理邏輯
        result = sum(data)
        trace.set_metadata({"data_size": len(data), "processing_method": "sum"})
        return result

# 調用函數
print(complex_function([1, 2, 3, 4, 5]))

解釋：

• 使用 TraceContext 上下文管理器來開始追蹤特定代碼區塊（在此案例中是對一組數字求和）。
• 你可以使用 trace.set_metadata() 在上下文中設置附加的元數據。
• 這種方法讓你能夠精細控制在哪裡和何時記錄追蹤，提供了在無法使用 @traceable 裝飾器時的靈活性。

聊天會話追蹤

在許多LLM應用中，特別是聊天機器人，追蹤多輪對話至關重要。LangSmith的 會話（Threads） 功能允許你將多個追蹤組織為單一會話，並在會話進行過程中保持上下文。

追蹤分組

為了將追蹤關聯起來，你需要傳遞一個特殊的元數據鍵（session_id，thread_id，或 conversation_id）和唯一值（通常是UUID）。這個鍵確保與特定會話相關的所有追蹤會被分組在一起，便於追蹤每次交互的進展。

小結

LangSmith為開發者提供了前所未有的應用程式可見性，特別是在處理LLM時。通過利用 @traceable 裝飾器、添加豐富的元數據以及使用追蹤上下文管理器和會話追蹤等先進功能，你可以優化AI應用程式的性能、可靠性和透明度。

無論你是在構建複雜的聊天應用、調試深層次問題，還是單純監控系統的健康狀況，LangSmith都提供了確保開發過程順利進行所需的工具。祝你編程愉快！

使用 LangChain - 從基礎提示到自主代理

隨著大型語言模型（LLMs）如 OpenAI 的 GPT-4 持續演進，讓它們更容易使用與整合到真實世界應用中的框架與技術也不斷推進。不論你是在打造聊天機器人、自動化文件分析，或是創建能推理與使用工具的智能代理，理解如何與 LLM 互動都是關鍵。這篇文章會帶你從基礎開始，使用 OpenAI API 和 LangChain，逐步深入到模組化、結構化，甚至可以平行作業的鏈式功能。

使用 OpenAI 和 LangChain 傳送基礎提示

開發任何 LLM 應用的第一步，就是學會如何發送提示（prompt）並接收回應。

直接使用 OpenAI API：

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一個樂於助人的助手。"},
        {"role": "user", "content": "用簡單的方式解釋量子運算。"}
    ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

使用 LangChain（底層仍是 OpenAI）：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
response = chat([HumanMessage(content="用簡單的方式解釋量子運算。")])
print(response.content)

LangChain 幫助你隱藏繁瑣的細節，同時開啟進階功能的大門。

使用 LangChain 串流和批次處理回應

LangChain 也讓串流回應與批次處理變得很簡單：

串流回應：

from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler

chat = ChatOpenAI(
    streaming=True,
    callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()],
    model_name="gpt-4"
)

chat([HumanMessage(content="講一個關於勇敢貓咪的長故事。")])

批次處理：

messages = [
    [HumanMessage(content="什麼是人工智慧？")],
    [HumanMessage(content="介紹一下機器學習。")]
]

responses = chat.generate(messages)
for res in responses.generations:
    print(res[0].text)

迭代式提示工程的重要性

在許多情境中，單次提示通常無法直接得到理想的回應。因此，我們必須進行迭代式提示工程：反覆調整、測試和改進提示，直到引導 LLM 產生符合需求的回應。這種實踐讓開發者可以更好地控制 LLM 行為，提高模型回應的準確性與品質。

抽象與重用提示：使用提示模板

若你發現自己不斷重複類似的提示內容，可以透過提示模板（Prompt Templates）來抽象化提示。這樣做可以提高重用性，減少錯誤，同時讓系統更容易擴展和維護。

探索 LangChain 表達式語言（LCEL）

LangChain Expression Language（LCEL）允許你以優雅且模組化的方式組合鏈（chains）。LCEL 不只讓提示組合變得容易，還能清楚定義每個步驟的輸入與輸出，讓開發複雜流程變得直覺又清晰。

創建自訂 LCEL 功能：客製化 Runnable

當內建元件無法滿足你的需求時，你可以透過自訂 Runnable來擴充 LCEL。自訂 Runnable 讓你可以添加自己的邏輯，插入到鏈條的任意位置，實現高度個性化的行為。

組合與平行作業的鏈

LangChain 允許你串接多個鏈條（chains），甚至可以設計鏈條並行作業。這意味著你可以同時處理多個請求或多個分析步驟，大幅提高整體運算效率和應用的即時性。

深入理解 Chat LLM 的訊息類型

與聊天型 LLM 互動時，我們使用不同訊息類型（message types），例如：

• system 訊息（設定模型角色）
• user 訊息（用戶輸入）
• assistant 訊息（模型回應）

掌握這些訊息類型，才能有效地使用少量樣本提示（few-shot prompting）、思維鏈提示（chain-of-thought prompting），並且透過控制 system 訊息來定義 LLM 的行為與語氣。

聊天記憶：保存對話歷史

為了讓聊天機器人能記住過去的對話內容，我們可以將人類訊息（HumanMessage）和 AI 訊息（AIMessage）儲存下來。這樣可以實現更自然的多輪對話，並且讓 LLM 理解上下文。

定義結構化輸出格式

有時，我們需要 LLM 產生特定結構的回應（例如 JSON 或表格格式）。透過明確地在提示中指定輸出結構，可以大幅提升 LLM 生成可解析資料的可靠度。

結構化資料分析與標記

透過結合 LLM 與結構化資料集合，可以執行如長篇文件分析、自動化分類、標籤生成等多種文本處理任務，讓 LLM 成為強大的資料助手。

超越 LLM：自訂工具與代理

雖然 LLM 很強大，但它們也有侷限。透過創建自訂工具（custom tools）並提供給 LLM 使用，可以擴展模型能力，讓它能查詢外部資料、運算或操作 API。

更進一步，可以打造具備推理能力的智能代理（agents）。代理能根據情境判斷何時使用工具，並將工具的結果整合到最終回應中，實現更複雜的任務自動化。

結語

從單純發送提示，到打造模組化、結構化、甚至具備推理與工具使用能力的智能代理，LLM 應用開發是一場精彩的旅程。掌握 OpenAI API 和 LangChain 的運用，將為你的 AI 開發帶來無限可能！

越南核心銀行市場, 行銷策略與競爭格局

越南的銀行業正快速數位轉型，為核心銀行解決方案供應商帶來新機會。既有的「傳統」核心銀行供應商與新興的「Neo-core」金融科技競爭者皆致力於協助越南的傳統銀行與新興數位銀行現代化其技術基礎。此報告提供市場概覽、探討在B2B金融科技領域常見的行銷管道與客戶取得策略，分析本地與外國核心銀行供應商的競爭態勢（含市場佔有率與定位），並檢視越南銀行的採購行為與決策驅動因素。內容特別為首次進入東南亞市場的Neo-core平台量身打造，提供其行銷與競爭建議。

越南核心銀行市場概況

越南擁有多樣化的銀行體系，包括大型國有銀行、股份制商業銀行、外國銀行分行以及新興的數位銀行。幾乎所有越南銀行在過去20年內都已實施現代核心系統，主要因應交易量快速成長與全球化競爭壓力。銀行目前的關鍵策略優先事項包括：法規合規、資產品質提升、以客戶為中心、數位融合，以及因應新興競爭對手。

儘管如此，許多銀行仍使用過時的核心系統，缺乏自動化、數據分散且維護成本高昂。隨著銀行追求即時、全天候數位服務，升級核心系統的壓力日益加劇。

調查顯示，高達94%的越南銀行高層認為數位轉型遲緩導致新客戶流失。再加上越南超過70%人口為35歲以下，且智慧型手機滲透率接近90%，促使銀行加速現代化。

越南央行（SBV）支持數位創新，鼓勵使用雲端技術與開放API。例如，VIB成為越南第一家使用AWS雲端運行核心系統的銀行，顯示監管機構對雲端核心的開放態度。

另一方面，數位純網銀如TNEX（由MSB創立）、Timo，以及HDBank的數位子品牌「Vikki」，皆選擇Neo-core平台作為其基礎系統，呈現出市場需求的兩極化：傳統銀行升級舊系統，數位銀行尋求靈活、快速部署的新一代核心方案。

越南主要核心銀行供應商概覽

越南的核心銀行市場由本地與國際供應商共同構成，但技術主導地位主要由外國廠商掌握。以下列出主要解決方案供應商（含傳統與Neo-core），其來源、知名用戶、及市場佔有情況：

核心銀行供應商的行銷管道與策略

供應商於越南市場採取的行銷策略，偏重B2B模式，並強調產業信任、專業形象與在地合作。

行銷管道包括：

• 產業論壇與活動：如Temenos、Vilja等皆於越南舉辦銀行科技論壇，展示創新案例並接觸C級主管。
• 策略夥伴與系統整合商：與FPT、CMC、Gimasys等本地IT服務商合作，提升在地化能力與實施支援。
• 內容行銷與思想領導：出版白皮書、案例研究、線上研討會、客戶成功故事，教育市場並建立信任。
• 數位與社群媒體推廣：利用LinkedIn進行精準廣告，發佈成功案例吸引銀行決策者目光。
• 直銷與人脈經營：高接觸度的面對面銷售，包含多次簡報、POC演示與與業界關係人互動。

B2B vs B2C 行銷策略差異

核心銀行平台皆屬B2B性質，供應商面對的客戶為銀行本身，而非終端消費者。然而，成功的供應商會理解並連結銀行的B2C目標，將自家產品定位為提升用戶體驗與加速產品上市的關鍵使能器。

• B2B重點：專業內容、專案ROI、實施能力、與銀行決策者建立信任。
• B2C重點（銀行對消費者）：品牌形象、簡便體驗、社群媒體、生活化推廣。
• 連結兩者：強調核心系統能支援銀行快速推出B2C創新，提升用戶黏著與成長。

越南市場競爭格局

傳統供應商定位：

如Temenos、Oracle等強調其成熟穩定、全面模組與本地案例豐富，爭取保守銀行與大型國有銀行客戶。

Neo-core供應商定位：

如10x、Thought Machine、Mambu強調其靈活性、雲端原生架構、開放API與低TCO，瞄準數位銀行與轉型中的中小型銀行。

當地合作與技術在地化

無論是外資或新創供應商，皆需展示本地支援與合規能力，並在提案中強調SBV法規對應、VND幣別支援、資料主權等本地化要素。

銀行採購行為與決策驅動因素

1. 合規與在地化能力：能否內建SBV報表、支援eKYC、本地支付接口等。
2. 數位轉型願景對齊：是否能支援快速產品創新、API整合與即時處理。
3. 總成本與投資回報：一次性費用與長期維運成本、SaaS計價可擴展性。
4. 技術靈活性與整合性：是否具備微服務、雲原生、模組化、易與CRM與支付整合。
5. 供應商聲譽與支援能力：是否有在地辦公室、成功案例、專業實施團隊。
6. 用戶體驗與B2C使能：能否提供360度客戶視圖、個性化產品與行動優先體驗。
7. 風險可控與分階段導入：是否支援POC試行、模組式遷移、導入顧問與遷移工具。

建議行銷策略

• 建立本地合作夥伴，強化法規與支援信任感
• 利用全球案例建立品牌權威，強調經驗的類似性
• 發表本地洞見與白皮書，例如「越南核心轉型機會報告」
• 主動參與本地產業論壇與金融科技協會活動
• 採用分階段推廣策略，例如先支援銀行推出數位子品牌，再逐步全行部署

泰國核心銀行市場趨勢與展望

隨著數位轉型的推進，泰國銀行業正快速升級其核心系統。核心銀行軟體指的是支援每日交易與帳戶管理的後端系統。根據全球預測，核心銀行軟體市場的年成長率約為 9–10%，預計到 2030 年將達到 216 億美元。在泰國，數位銀行興起與金融科技競爭激烈，使得許多銀行將現代化核心系統列為優先策略。

市場規模與成長（估計）：

資料來源：全球研究機構估算，依全球市場趨勢推導。

泰國各大銀行已陸續宣佈提升 IT 預算，強化數位與核心系統建設，以因應市場對快速、彈性、高可用性的數位體驗需求。

主要核心銀行軟體供應商

採用趨勢分析

本地銀行

• SCB：2024 年開始核心系統大規模更換計畫，預計歷時四年完成。
• KBank：旗下的 LINE BK 採用現代核心（Infosys Finacle），為快速產品上線提供彈性。
• Krungsri（Bank of Ayudhya）：MUFG 持股，與 AWS 合作資料分析平台，顯示對雲轉型的重視。
• TTB、政府銀行：中小型銀行也逐步替換核心系統，以提升效率和合規性。

外資銀行

• 一般使用集團全球核心系統，或區域標準平台進行本地客製整合。
• 受惠於 AWS 泰國區域，雲端部署選擇更具彈性。

數位銀行與新進業者

• LINE BK、TMRW：為本地銀行創建的數位子品牌，使用現代核心系統加速上線與創新。
• 虛擬銀行：2024 年 BOT 宣佈將開放虛擬銀行牌照（預計發出最多 3 張），預期將採用如 Mambu、Thought Machine 等雲原生核心，無需傳統重資本投入。

法規與市場驅動因素

虛擬銀行政策

• 2024 年 BOT 頒布虛擬銀行框架，強調金融包容性、數位創新與風險控制。
• 對核心平台要求高安全性、高可用性與合規能力。

資料本地化與雲端合規

• AWS 宣佈 2025 年在曼谷開設本地資料中心，符合 BOT 對資料駐留的要求。
• 雲服務的合規性提高，銀行可逐步將核心業務轉上雲端。

開放 API 與 PDPA 法規

• 雖未強制開放銀行政策，但銀行協會已倡議開放標準 API。
• PDPA 法上路後，對核心系統的資料管理與審計功能要求更高，促使銀行汰換無法合規的舊系統。

AWS 曼谷雲端區域的影響

• 支援本地部署需求：銀行可安全將客戶資料與交易邏輯部署在 AWS 泰國區域內，符合監管要求。
• 合作案例：SCB、Krungsri、KBank 均已與 AWS 展開合作進行資料、AI 與數位平台建設。
• 加速雲端核心的採用：有助於銀行採用如 Thought Machine、10x、Mambu 等支援 AWS 雲的核心系統。

市場競爭與未來展望

• 競爭白熱化：核心系統更新成為銀行搶佔數位優勢的戰場。早期佈局者（如 SCB）可能建立明顯領先地位。
• 供應商競爭激烈：新興的雲核心（如 Sunline、10x、Thought Machine）與老牌供應商（如 Temenos、Oracle）競相角逐大型合約。
• 以客戶體驗為差異化：擁有現代核心系統的銀行能快速推出創新功能（如即時放貸、無人臨櫃開戶、個人化理財建議），建立數位領先品牌。
• 潛在整併與共享核心平台：中小銀行可能透過聯盟、外包或共享平台降低轉型成本。

小結

到 2025 年，泰國核心銀行市場將見證以下關鍵轉變：

• 頂級銀行中至少有一至兩家完成核心系統替換或進入最後階段；
• 三家虛擬銀行正在以雲原生核心進行部署準備；
• 雲端成為主流選項，AWS 的本地化加速了部署信心；
• 供應商間的競爭推動價格下降與創新加速，銀行轉型意願明顯提升。

川普後時代的全球化

在川普總統任期結束後的今天，世界正試圖重整因其政策而破碎的全球秩序。全球化雖然仍在運行，但其核心價值與領導力量已發生根本性的變化。無論人們對川普的國內政策抱持何種看法，都無法否認他對全球體系造成了深遠而持久的影響。

美國曾經是文化魅力、民主理想與全球領導力的象徵，而如今其「軟實力」已大幅削弱。若說布希政府揭示了軍事「硬實力」的侷限，那麼川普則徹底摧毀了美國透過尊重與敬佩所建立的「軟實力」。創造「軟實力」概念的學者奈伊（Joseph Nye）近期指出，川普削減文化外交項目、政治干預美國之音等行徑，已嚴重損害美國作為榜樣的吸引力。

川普的外交政策是赤裸裸的交易式操作。「美國優先」不再只是一句口號，而是行動指南。他放棄多邊合作的精神，轉而採取雙邊談判策略，刻意利用權力不對等來迫使貧窮或弱小國家接受不平等條件。然而，川普誓言要解決的美國貿易赤字問題，並未因此改善。事實上，截至2025年1月，美國貿易逆差反創歷史新高，達到1,314億美元，顯示他對貿易失衡的理解根本錯誤。貿易逆差的根本原因在於國家的儲蓄率與財政赤字，而非關稅或激進手段。

在國內，川普自詡為良好治理的典範，卻在其億萬富翁內閣中充斥明顯的利益衝突。他聲稱任內毫無利益衝突，卻同時任命與全球商業緊密相關的人士擔任高官。令人遺憾的是，美國社會對此似乎無動於衷，也許是政治疲勞，也許是黨派對立令人麻木。

在世界舞台上，川普更成了娛樂與嘲諷的對象。在義大利，人們調侃「川普讓貝魯斯柯尼看起來很優秀」。在非洲，一些人說「川普讓我們的獨裁者都顯得有品味了」。這些幽默的評論其實透露出一個殘酷的現實：美國的國際領導力與道德權威正面臨瓦解。

更令人擔憂的是，川普對國際法的公然輕視。他無視既有協議，挑戰世界貿易組織的裁決，宣示「只在有利時才遵守規則」。2025年，美國最高法院阻止他援引《敵國外國人法》大規模驅逐委內瑞拉難民，指其違反正當程序；另一案中，川普政府無視法院命令，拒絕將一名遭誤遣返的薩爾瓦多男子送回美國，引發司法界譁然。這些事件突顯出政府高層對法治原則的漠視。

全球秩序本已因民粹主義、不平等與氣候危機而岌岌可危，如今更因美國這一強權無視規則而動搖。當最有權力的國家宣布「規則只適用於他人，不適用於自己」，合作的基石便開始崩解，弱國也將因此暴露於強權壓迫之下。

後川普時代的世界更加破碎：同盟關係遭受考驗，國際組織力量減弱，美國的道德領導地位搖搖欲墜。然而，這場破裂也帶來機會——其他國家有機會挺身而出，新興聯盟有機會孕育而生，更公平的全球化模式有機會誕生。

但若美國希望重新贏得全球信任，必須從謙遜開始，透過一致性重建信譽，並重新承諾那些曾使其成為全球領導者的價值觀——不是靠威脅與壓力，而是靠合作、公平與對法治的尊重。

後川普時代的挑戰，不僅是政策轉變的問題，更是信譽重建的問題。在這個充滿觀望、戒心與期盼的世界中，我們每個人都有責任為未來發聲。讓我們大聲說出：拒絕恐懼，拒絕虛假的經濟政策，拒絕關稅驅動的未來，拒絕一切以犧牲全球信任為代價的短視做法。

未來，不屬於嗓門最大的人，而屬於願意搭橋、而不是燒橋的人。