Visa台灣年刷卡金額突破一兆新台幣
Visa台灣年刷卡金額突破一兆新台幣

Visa公司今日宣佈,截至2012年6月30日止的過去一年, Visa在台年刷卡金額突破一兆新台幣 ,這是Visa自1992年在台成立以來的重要里程碑。過去20年來,Visa與金融機構及商店共同為台灣Visa持卡人提供快速、便捷及安全的電子支付系統。根據2012年6月底的統計,台灣共有35家金融機構發行Visa卡,流通卡數超過2,900萬張,目前全台共有超過26萬家商店接受Visa卡 。

Visa台灣區總經理麻少華表示:「對於這個歷史性的成就,我感到非常高興。我們感謝所有Visa卡持卡人、金融機構夥伴及商店的支持。從現金交易轉變為電子支付已成重要趨勢,然而,我們還有很大的成長空間,因為目前現金支付仍佔個人消費支出絕大的比例。」

2011年12月歐睿市調公司研究(Euromonitor Merchant Segment)顯示,電子支付分別佔香港和中國大陸個人消費支出的64.2%和50.3%,在日本,只有14.3%的個人消費支出為電子支付。在台灣,電子支付佔個人消費支出比例的25.3%。.

麻少華說:「數據顯示,現金仍是台灣主要的付款方式,這代表我們還有很多的成長機會,可將現金付款轉變為更安全、可靠且方便的支付型態。將現金與支票轉變為電子支付是全球趨勢,我們未來也會持續朝此方向前進。展望未來,Visa會繼續努力,提供台灣消費者及企業更多電子支付的好處。其中,Visa金融卡是我們未來主要的成長動力,將有助於我們登上在台業務的另一個高峰。」

電子支付已為整體經濟帶來許多正面的影響。Visa委託穆迪分析公司 進行的研究顯示,自2003年到2008年間,使用電子支付的趨勢,包括金融卡和信用卡的使用,已為全球經濟貢獻1.1兆美金,平均來說,全球GDP因此增加0.5%。

Visa未來在台發展有四個重要的策略,包括推動頂級信用卡成長、以Visa金融卡取代現金、增加接受Visa卡的商店及提供創新的產品和服務。

• 推動頂級信用卡成長– 台灣消費者一般集中使用二至三張優惠較多的頂級卡。Visa會加速推動Visa無限卡和Visa御璽卡的成長,並強化頂級卡優惠平台 – Visa Best Offer ,鼓勵更多持卡人使用Visa頂級卡。

• 以Visa金融卡取代現金 – 截至2012年6月30日為止,台灣已發行超過一千萬張Visa金融卡,總刷卡金額達380億新台幣 。Visa會持續對目標使用者宣導Visa金融卡的優點,其中包括大學生和年輕上班族。Visa也會推出Visa金融卡相關優惠,以及教育持卡人海外刷卡消費及海外現金提款服務功能。

• 增加接受Visa卡的商店 – Visa將繼續開發新的商店通路,包括拓展一般零售、醫療、公共事業費用繳款及網路商店,同時開發非傳統商店通路的機會。

• 提供創新的產品和服務 – Visa台灣會專注於能帶給消費者和企業更多附加價值的創新服務,包括Visa payWave非接觸式感應技術在商店付款的應用、Visa國際通匯服務、數位錢包和行動支付等。

 

關於Visa

Visa是全球性的支付科技公司,透過快速、安全及可靠的電子貨幣,將超過200個國家及地區的消費者、企業、金融機構及政府機關連結起來。Visa的電子貨幣以全球最先進的支付處理網路VisaNet為基礎,每秒可處理超過20,000筆交易,同時為消費者提供偽冒保障及為商戶提供付款保證。Visa並非銀行,也不為消費者發行卡片、提供信用額度,或訂定利率及收費。Visa透過不斷創新的產品及服務,讓金融機構可以為消費者提供更多付款選擇,包括即時付款的Visa金融卡、預先付款的Visa電子錢,以及遞延付款的Visa信用卡產品。查詢更多資料,請參閱www.corporate.Visa.com

 

[1] 2011年7月1日至2012年6月30日Visa營運報告。此數據每一季由Visa的金融機構客戶提供,並須經由Visa查核。資料可能依金融機構修正,而有所變動。

[2] 資料統計至2012年6月30日,由Visa在台灣的金融機構客戶提供,因此可能有所變動。

[3] 穆迪分析(Moody’s Analytics):《經濟支付和經濟成長的衝擊》,2010年3月。

[4] Visa Best Offer優惠平台:https://www.freeliving.com.tw/visa/index.aspx

[5] 請參照註1。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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