圖解行動支付兩大模式,你的錢未來這樣用!
圖解行動支付兩大模式,你的錢未來這樣用!
2015.10.10 | 科技

行動支付不僅是一種技術,它更改變了整個金融生態系,從消費者、商家到金融業,兩大不同的應用模式,決定了你用錢的方式。

在 Apple Pay進軍之前,中國與英國多數民眾已經養成行動支付習慣,但台灣還在初始階段,許多民眾聽過行動支付,但沒有使用經驗。「ING針對英國2015年的調查,高達30%用戶使用過行動支付,而中國大陸2015年第1季行動支付交易金額超過2兆人民幣,相較之下台灣行動支付進展緩慢。」資策會MIC產業分析師胡自立表示。

根據資策會MIC的調查,台灣約有16.5%民眾的手機可以使用行動支付,但行動支付用戶佔總體消費額度僅有4.8%。Apple Pay是手機信用卡模式,因此Apple Pay的普及率也和信用卡普及率連動。

圖說明

「但在台灣信用卡消費並不如歐美國家普及,這是Apple Pay很大的挑戰。」業內人士分析。支付卡片儘管在台灣推出已有超過20年的時間,根據Euromonitor市場研究,電子支付僅佔台灣個人消費支出 (Personal Consumption Expenditure,PCE) 的25.8%,低於其他亞洲市場如香港64.5%、中國的55.9%與南韓的77%。

行動支付,除了三大手機業者之外,由LINE、WeChat與等「行動通訊」業者為首的行動支付,跑的更快更前面。最負盛名的就是中國阿里巴巴集團推出的支付寶錢包。

「中國行動支付的發展,是直接從現金跳到支付寶,隨之銀聯興起,但已經被支付寶錢包搶去一大塊市場,支付寶錢包又從線上流通到線下,形成新興支付業者在前面跑,傳統金融業者在後面追局面。」拍付國際資訊營運長韓昆舉在月份一場公開演講說到。

機會打帶跑

支付寶錢包成功讓後起的WeChat與LINE有跡可循,依樣畫葫蘆,複製相同模式。手握1700萬台灣用戶的LINE,今年月與國泰世華銀行合作,推出LINE Pay儲值支付帳戶(儲值上限及單筆交易上限為1萬元),已有30家網路店家可以使用,除了支付,朋友間也可以使用LINE Pay轉帳。

在現金還是支付主流的台灣,短期內這些NFC手機用者的優勢還不明顯。而這些業者要快速在台普及,聯手LINE Pay或悠游卡公司是最有效率的途徑。「目前悠遊卡公司與LINE各有優勢,儲值性的悠遊卡,因為交易手續費極低,廣受商家支持,而LINE手續較高,但因掌握1700萬行動用戶終端,有轉帳、繳費等較多創新應用發展可能性。」一名業內人士觀察。

此對於大手機商來說,短期內最大敵人並不是LINE Pay、O2O手機支付服務GOMAJI與Pi行動錢包等行動支付業者,而是現金。也因此各個行動業者傾向共同合作,一起把行動支付的餅做大,而不是互劃界限,彼此競爭。

行動支付模式 1:把實體信用卡虛擬化

此模式把實體信用卡虛擬化成為手機信用卡,讓支付更安全更方便。由於使用者必須綁定銀行帳戶或信用卡,才能使用Android Pay、Samsung Pay與Apple Pay,金流流向與實體信用卡支付模式雷同,並未改變原有支付生態系。

圖說明

行動支付模式 2: 帳戶儲值

使用者可以「不」綁定銀行帳戶與信用卡,僅單純在LINE、WeChat與支付寶錢包等網路平台開通儲值帳戶,因此金流不會經過Visa與MasterCard等信用卡組織與收單銀行(此圖以虛線表示),對原有支付生態系造成影響。

圖說明

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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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