卡位物聯網商機，MasterPass讓你網購不用打卡號|數位時代 BusinessNext

網路購物再也不用打卡號

MasterPass希望讓消費者在購物時更安全與便利，將整個註冊程序化為三步驟。消費者先至MasterPass合作銀行官網申請帳號，輸入個人資料、信用卡資訊及送貨地址等即可。在MasterPass合作的網路商店進行網購時，於結帳點選「使用MasterPass購買」（Buy with MasterPass）的標識就完成結帳程序。「這個平台是『開放平台』，不僅MasterCard的持有者，連持Visa，美國運通卡等卡片持有人也可以使用。」亞太區新興支付長Raj Dhamodharan強調。「MasterPass就是跨平台網購的支付工具，目前雖然僅支援電商，但將來也會支援NFC，把線上與線下串連在一起。」萬事達卡台灣區副總裁張育東解釋。

「MasterPass增加網購時的安全性，以前沒有MasterPass時，消費者都要輸入卡號，個人金融資料有可能在此時被駭，但使用MasterPass後不用填卡號，資料不會留在購物網站，而是留在銀行端，因此更安全。」萬事達卡台灣區副總裁張育東說。所有的使用者個人資料、信用卡資訊及送貨地址將受到MasterPass合作銀行及萬事達卡安全網路交易機制的保護，大幅降低個資外流及線上付款安全等問題。

跨界『物聯網』商機

萬事達卡台灣區總經理陳懿文表示：「資策會的統計資料顯示，2013年台灣電子商務產值近7,700億，預計到了2015年可望成為兆元產業。這是萬事達卡這時推出MasterPass的原因。」不過，萬事達卡的目標，可不僅是電子商務支付方式而已，MasterPass也展現了萬事達卡進軍「物聯網」支付工具的野心。

「面對即將到來的『物聯網』世界，每個可以連結的東西，都有發展電子商務的機會，每一個裝置都是一個網路商店，但這些可聯網的物件，可能連螢幕或鍵盤都沒有了，因此更便捷與更安全的支付，才能滿足消費者需求...而目前各家搶進行動支付工具，對萬事達卡來說，不會是競爭而是互補關係，如Apple Pay 也要和萬事達卡合作，這些公司都將推升行動支付應用的爆發。」亞太區新興支付長Raj Dhamodharan說。

亞太區新興支付長Raj Dhamodharan強調，「在商業模式上，MasterPass對商家和消費者都不額外收費，因此MasterPass的出現並沒有改變從發卡到收單等現有生態系中的任何一段，改變的只是讓消費者更容易消費，消費者在購物時再也不要需要輸入信用卡密碼。」

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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。

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。」

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。

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。

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。