行動付款之戰~Isis的緩慢步伐將取得最終勝利?
行動付款之戰~Isis的緩慢步伐將取得最終勝利?
2012.04.09 | 科技

美國三大電信商Verizon、AT&T和T-Mobile共同合資打造的行動付款公司Isis,成立以來一直被外界拿來和Google去年九月推出的錢包服務(Google Wallet)相比,發展速度甚至被戲稱為像烏龜一樣的緩慢。今年三月,Isis宣稱將在夏天於兩座城市(Salt Lake City以及Austin)進行測試,但對於未來進一步的規畫還是無法確切說明。從一開始和Google Wallet的纏鬥,發展至今的腳步越放越慢,靠著大型電信商在背後撐腰,雖說現在已經號稱有相當多的合作夥伴加入,但Isis還是不打算一下子改變這個產業遊戲規則。

Isis行銷長Ryan Hughes表示,「不打算一舉就擊出全壘打,我們要以安打取勝。」以長遠發展制定方向,穩紮穩打地推出吸引消費者、銀行、商家、信用卡業者、電信商關注的平台,讓大家都能在這個產業中增加新價值,這才是Isis的目標。

因此,Isis和四大信用卡業者都建立合作關係,包括Visa、MasterCard、American Express和Discover,而且也已經獲得六大主要手機廠商的支持;最近還和POS(point-of-sale system)供應商建立合作關係,並且宣佈三家銀行Chase、Capital One和Barclaycard發行的各式卡片(信用卡、提款卡、預付卡)皆可以支援Isis錢包,這項合作對Isis是相當關鍵的一戰,代表Isis獲得美國50%的消費者市場。

讓我們再來看看Google Wallet,推行之初只和MasterCard和Citibank銀行合作,對行動付款服務商而言,選擇合作銀行是相當關鍵的部分,由於銀行是直接擁有用戶的業者,Isis在這一方面的耕耘可說是相當努力。

透過Isis應用服務,信用卡透過特定裝置和銀行伺服器直接連結,Isis不會從中擷取任何資料,這樣的合作方式不只是獲得銀行信任,而且讓銀行願意為此應用服務增加更多業務;如此一來,用戶可以利用Isis服務進行餘額查詢、支付帳單,並獲得額外回報。就像是Ryan Hughes所言,Isis只是中介平台,為用戶提供一個中立的付款平台,「我們無意擷取銀行資料,對分拆費用也沒有興趣,我們就是技術服務提供商。」

相較之下,Google Wallet想從服務中收集顧客資料,為用戶提供最適合的行動廣告和優惠資訊,另外傳聞,Google正在重新制定市場策略和電信商分拆費用。Isis則是打算要從信用卡業者獲取營收,不過Ryan Hughes並未透露具體的商業模式。

Isis由三大電信巨頭聯手打造,也讓Google Wallet拓展市場遇到極大阻礙,目前只和Sprint合作,Sprint過不久將推出一款支援Google Wallet的特定手機,Google也在積極爭取能有更多款手機能附上此功能。

Isis以NFC技術為基礎,為用戶提供行動付款服務,還得保證隱私安全性,但是目前各種應用服務獲取NFC安全關鍵的方式還沒有統一標準,雖然用戶可以利用雲端(非手機端)支援非安全NFC付款,但是如何實現手機上各NFC應用服務共存還是尚待克服的問題。

NFC付款方案發展現狀其實不樂觀,觀察市場上支援NFC終端和手機的硬體設備數量就可略知一二,因此以NFC技術為基礎的付款系統是否可以快速成長,還是不得不持保留意見。Isis並未透露支援服務的手機量,只說四分之一的百大客戶都支援NFC終端,或準備要安裝。

不過,如同Ryan Hughes開始強調的,Isis並不打算在比賽開始的第一局就全面大勝,請記得:Isis採取的是穩紮穩打的長遠策略,每一階段都達到預期目標即可,最重要的是讓用戶覺得Isis是可靠的應用服務。

帶著電信商DNA基因的Isis服務,似乎更可以從銀行合作角度考慮問題:如果付款系統無法信賴,也將威脅銀行本身業務。雖然過去一年Isis的行動付款方案動作慢到讓外界質疑,但現在看來,步步為營的策略也許是Isis能夠取得最後勝利的關鍵。

出自GigaOM

關鍵字: #Google #支付科技
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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