支付新未來,不可錯過的6大變化
支付新未來,不可錯過的6大變化
2014.08.22 | 科技

電子支付的興起,支付管道的多元化,支付領域正在產生變化。未來,這些變量仍將繼續發酵。
未來使用什麼貨幣,怎麼付錢,支付管道會有哪些變化?可以跟我們一起看一看。

1、二維條碼帶來的O2O支付機會

二維條碼是連接線上和線下的好工具,這在行銷和傳播領域已經得到了印證。但其實二維條碼更可以變成一鍵支付工具,無論是對商家還是消費者,都是好事一件。

星巴克年初在iOS App中,新增了二維條碼支付功能。顧客只需搖一搖手機就能獲取一個付款二維條碼,店員直接掃條碼就能完成收款,用戶還可以自願多支付一些小費。目前這項功能僅限於美國用戶。

7月25日,順豐開始在深圳地區試水微信支付業務,用戶只需通過微信「掃一掃」快遞員給的二維條碼,就能完成支付,當然前提是用戶開通了微信支付。新的二維條碼功能將會全面覆蓋電話、App、微信下單等順豐現有的寄件方式,並有望在中國國內推廣起來。

2、非接觸式支付正在興起

生活中的小額日常支付,非接觸式支付正在拼搶這一塊市場,例如:MasterCard PayPass、Visa payWave、中國銀聯閃付等。從體驗看,小額免輸密碼更簡單、更快。

如果你附近有麥當勞,可以去體驗一下這種「晃卡」的支付體驗。

更大的機會是,借助聲波、二維條碼、指紋等方式,信用卡本身將有機會數位化。用戶可以自行選擇卡片消費,而無需攜帶卡片本身。

而在2013 年底,支付寶也宣布和銀泰合作。合作銀泰門店的所有收銀台都已支持使用支付寶錢包付款,消費者打開手機上的「支付寶錢包」,選擇「當面付」,分別可以掃條碼支付與聲波支付,其中聲波支付還可以在沒有網絡的情況下通暢使用。

個人親身試用的感受,支付寶的聲波支付很敏捷,減少了主觀上的物理操作,而且無需簽名和紙質回單,簡單而輕鬆。

3、電子貨幣,從金融工具到消費工具

以比特幣為首的電子貨幣,在過去留給大家的最大印象就是投機工具。一個貨幣,如果沒有進入到市場上被消費,就算不上是真正意義上的貨幣。儘管我曾經用比特幣從推友中買了一部Nexus 5,但這代表不了什麼。

目前美國新蛋、戴爾、星巴克均已支持比特幣支付,這些「傳統商家」的認可,意味著比特幣的價值已經進入一個相對穩定甚至看漲的階段。這似乎是在初期的投機炒作後,比特幣又重新回到了發展軌道。

交易平台、ATM、消費商家、整合型支付平台正在一步步補齊,,比特幣擁有無國界、抗通膨的優勢,未來值得期許。

當然,以上說法僅限中國之外。目前受限於官方規定,比特幣的落地仍然走在法律紅線。

4、身體支付,無須藉助外部介質

支付需要的外部介質會越來越少,會充分利用已有設備的能力。未來,指紋、人臉、視網膜、虹膜、聲紋甚至皮下晶片等生物體特徵,都可能成為用戶授權支付的方式。

PulseWallet這家公司主張用靜脈進行支付,每個人的靜脈圖像保持不變且不會出現重複,所以為掃描靜脈圖像進行支付提供了可能。它通過內置的紅外相機拍攝用戶靜脈圖像,確認身份後從已綁定的信用卡中扣款。這是一種非入侵式的支付體驗,你可以通過「你自己」來證明「你自己」。

5、無人支付,沒人也能付錢

當你產生一個消費行為,直到你付帳的全過程,都完全沒有人的參與,這是怎樣一種體驗?不需要人值守,自動提供服務,自動收款,效率極大地提升。

支付寶在北京和無憂停車合作試點「智慧停車」:汽車在車庫入口時,高清攝影鏡頭會自動識別車牌號並放行。取車前,系統會自動發送包括停車場名字、停車時間和車費信息在內的繳費頁面,車主可以直接在公眾號中繳納停車費。

如果你想要體驗,可以前往北京清華科技園、北京人民醫院、世貿百貨的3個停車場試用。

通過攝影鏡頭、傳感器、數位支付結合的無人支付,將在停車場、收費站、自助購物等領域極大提升效率。

6、銀行卡的智慧化

從1915年銀行卡被發明開始,銀行卡越來越成熟,但也越來越缺乏變化。以Coin、萬卡為代表的多合一刷卡設備刷新了大家對銀行卡的認知,但未來可能不止如此。

在跟萬卡CEO王博的交流中,他們獲得最大的技術突破在於:通過可彎曲的柔性電池、以及晶片技術結合,可以把具備無線連接能力的設備,做到跟銀行卡一樣薄。

這意味著未來的銀行卡也許可以整合USB接口,可以打電話,可以刷交通工具費用,可以整合你生活中的其它卡片。

截止去年年底,中國信用卡的發卡量已達1.9億張。如何基於這樣一個大的數量,讓卡片承載除支付之外的更多功能,融入消費者的生活裡,這是「銀行卡」的下一個機會。

支付的未來:融合與提升

支付是科技創新中不可或缺的環節,上面我們總結到的這些支付領域的新趨勢,從支付方式、管道、場景都對現有的支付方式做出了大量新的想法和可能。

不斷融合新出現的科技技術,提升用戶支付的能力和範圍,將會為我們未來的生活帶來極大的便利。

本文出自極客公園,作者為楊濤

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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