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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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