Visa對決Master Card
Visa對決Master Card
2006.04.01 |

台灣民眾的消費潛力,在過去十年創造了多項﹁經濟奇蹟﹂,尤其是信用卡市場,不論在發卡量與簽帳金額上,幾乎年年都以兩位數的成長率向上竄升。在兩大國際發卡組織——威士卡︵Visa︶與萬事達卡︵Master Card︶的眼中,台灣是亞太地區業務推廣的指標市場。

去年九月份金管會公布的信用卡流通卡數,創下四千五百七十九萬張的最高峰後,十月份卻少了五萬張卡片,出現十二年來的首度負成長,也是台灣信用卡市場出現的第一道﹁警訊﹂。接下來則陸續發生各銀行的消費金融業務逾放比增加、自稱﹁卡奴﹂而走上絕路的曾出不窮社會新聞事件,使得過去由信用卡與現金卡的消費金融業務創造出來的榮景,卻演變成看似不可收拾的﹁卡債風暴﹂。

找新客戶
商務卡重新包裝出擊
卡債風暴讓過去在銀行業務中熱門的信用卡業務一夕凍結,為此,尋找新市場,便是國際發卡組織今年努力的目標。﹁現在發卡的對象將從個人轉為企業,重新挖掘商務卡的客戶,﹂九年前加入威士卡時,便是負責商務卡的Visa國際組織台灣區總經理麻少華說,當時和威士卡合作商務卡的會員銀行僅有六家,之後因銀行看到個人卡片市場的機會,遂將產品行銷重心都放在消費金融業務,而商務卡則被歸類為企業金融﹁附加產品﹂,也不主動介紹。

但是根據威士卡的統計顯示,隨著出國差旅的人口增加,二○○三年商務卡的簽帳金額僅有十九億新台幣,到去年增加為五十七億元,成長三倍的幅度,讓發卡組織開始重新著力在商務卡推廣。威士卡在去年針對國內三百家成立超過二十年以上的中小企業進行調查發現,僅有四一%的經營者在處理公司的帳務、差旅、匯款等費用會使用信用卡,而這之中則有八成的人是使用個人信用卡,﹁這意味著很多人不知道商務卡的用途可以取代現金或票據,﹂麻少華說。

﹁在美國商務卡的簽帳金額占所有卡片簽帳金額的一○%,但是在台灣只占總交易金額的一%,顯示還有極大的發展空間,﹂萬事達卡國際組織資深總監楊雅婷也指出,商務卡今年也是萬事達卡將要開創的市場,﹁會員銀行也看到這一塊的商機,因此也在積極地洽談未來的合作模式,﹂楊雅婷指出,商務卡除了卡片本身需具有足夠的附加價值、優惠方案外,還必須搭配帳單系統,由萬事達卡組織提供帳務平台,協助會員銀行和商務卡企業戶之間的帳務可以連線轉換,像萬事達卡組織的﹁Smart Data Online﹂就是為許多跨國公司管理全球各地分公司的商務費用。

找新技術
智慧晶片卡不同應用策略
除了商務卡重新出擊外,兩大發卡組織在智慧型晶片卡的商品更是卯足全力,比技術、比速度、還比通路。
基於交易安全考量,從去年開始金管會便開始強制宣導將市面上磁條式的金融卡與信用卡,都換發為晶片卡,今年三月一日起更全面取消磁條金融卡跨行交易,並將所有銀行的自動櫃員機改為可讀取晶片金融卡的機器。

兩大發卡組織是晶片卡風行全球的主要推手,一九九四年合力制訂使用晶片卡的技術規格EMV︵Europay, Master, Visa International,由這三大組織共同訂立的相容規格︶,讓終端機器可以支援所有品牌的智慧晶片卡,並確保轉帳卡和信用卡等之間的互通性。

在信用卡領域中身為後起品牌的萬事達卡,在磁條卡片上的市占率一直無法超越威士卡,因此當新技術產生時,萬事達卡便積極地在晶片卡產品上進行研發與推廣,一九九九年發表了全世界第一張晶片卡產品,並且選定對於新科技產品接受度極高的台灣地區進行試用計畫。至去年底為止,萬事達卡宣稱在亞太地區發行的晶片卡產品已經超過四千五百萬張,在台灣目前晶片卡產品中的市占率則高達七成。

晶片卡的應用範圍廣泛,除了信用卡、金融卡外,甚至可以和手機SIM卡、大眾運輸票證、健保卡等結合,並且隨著採用晶片規格的不同,在使用時分為接觸式與非接觸式兩種。擁有晶片卡主流技術規格的兩大發卡組織,在晶片卡的產品應用上有更多的發揮,但也各有不同主力產品。

﹁目前威士卡晶片金融卡是處於嬰兒時期,﹂麻少華說,根據金管會統計,目前台灣的開戶人口至少有一千六百萬人,威士卡晶片金融卡從五年前推廣至今,累計發卡數量為兩百八十萬張,顯示還有極大的成長空間,因此威士卡正和會員銀行籌畫如何促使消費者多使用金融卡,並且推出類似信用卡的優惠活動,增加消費者動用的次數。

萬事達卡則是在去年發行﹁南部地區電子票證IC智慧卡﹂,鎖定南部七縣市約八百萬民眾,結合搭乘大眾運輸系統的需求與消費支付。

比新通路
深掘小額支付市場
除了晶片卡,去年九月底開始,雙方對戰也延伸到﹁非接觸式信用卡﹂上,萬事達卡搶先一步在發行南部地區電子票證IC智慧卡時,將具有非接觸式功能的﹁PayPass﹂與信用卡結合,推出首張接觸式與非接觸式二合一的多功能卡,也就是讓未來持有南部地區電子票證IC智慧卡的消費者,可以用同一張卡片搭乘高雄捷運,也能在特約商店快速消費,當然也具有一般的信用卡功能。威士卡隨後也宣布和信用卡發卡銀行龍頭中國信託、屈臣氏藥妝連鎖店攜手推出﹁Visa Wave﹂。

非接觸式信用卡的共同訴求點是結帳速度與便利性,只要對準感應器,○‧四秒鐘便可以完成單筆交易。但是基於風險控管的考量,發卡組織對於每筆交易金額限定在三千元以下的中低價支付。﹁我們調查發現,每個人在消費金額達到一定數目的時候,才會使用信用卡,﹂麻少華說,以他自己為例,習慣消費總金額在五百元以下時,都用現金付清,﹁但是非接觸式信用卡因為交易快速,可以免去想要使用信用卡支付小額消費時,卻讓後面消費者排隊等候的尷尬。﹂因此兩大發卡組織目前已經在連鎖咖啡店、大賣場、購物中心的美食街等,廣設非接觸式卡片的接受點。

而過去信用卡推廣一直無法打進的商店,例如速食連鎖店、便利超商、連鎖藥局等,甚至是販賣機,都將是今年發卡組織希望能夠利用非接觸式卡片的特性,增加的重要通路,希望能在信用卡發卡量已經趨近停滯的階段,利用積少成多的小額支付工具,讓簽帳金額繼續成長。

儘管信用卡市場受到重擊,但是兩大發卡組織在台灣市場的資深戰將都保持樂觀看待市場前景,﹁我甚至覺得有人因為卡債風波而剪卡是正確的,﹂麻少華說,台灣的信用卡市場已經呈現過度飽和的狀態,每個人平均擁有四張以上的信用卡,只是會增加自己的信用風險。﹁大眾也可以利用這個機會檢視自己的支付習慣,回歸基本面上思考。﹂

共同目標
用支付工具取代現金
楊雅婷則認為﹁借錢還錢﹂是持卡人本來就該遵守的遊戲規則,而鬧得沸沸揚揚的卡債事件給了信用卡﹁重新正名﹂的機會,﹁信用卡應該是理財工具,而不只是消費工具,﹂楊雅婷說,因此萬事達卡將持續針對信用良好的客戶提供更好的附加價值。

從塑膠貨幣問市開始,兩大國際發卡組織便控管了全球數億人口的日常消費模式,甚至每年都砸下鉅資進行各種大規模的調查,分析消費者行為,從中挖掘出人們利用支付工具可以創造出的各種商機。

儘管,消費者很少細究由威士卡或是萬事達卡發行的支付工具究竟有何不同,但是在發卡組織的努力下,人們的消費習慣確實在逐漸改變,而且對於支付工具的依賴程度也更高,不論你慣用威士卡還是萬事達卡,你的消費習慣和荷包裡的現金,永遠是兩大發卡組織的共同敵人。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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