歐付寶「行動支付」app上線，電子支付業者正式加入戰局|數位時代 BusinessNext

電子支付專法限制，專營機構會員身份需多重認證

目前在台灣，提供行動支付服務的業者大致分為兩類，一類是以TSM（Trusted Service Manager）信託服務管理平台技術，或是HCE（Host Card Emulation）雲端授信發卡平台，利用手機中的NFC晶片將手機當作感應信用卡使用，例如台灣行動支付t wallet、聯合國際行動支付以及群信行動。

第二類是將信用卡資訊化為一維條碼或QR code讓店家掃描支付的業者。例如GOMAJI、Pi行動錢包、以及今日上線的歐付寶行動支付。GOMAJI和Pi行動支付目前只提供信用卡綁定的代收付業務，歸經濟部管轄。歐付寶則是屬於電子支付專營機構，由金管會管轄，除了金流代收付，還能提供儲值、P2P轉帳等功能，也因此在會員身份上必須做更嚴謹的管控。

以歐付寶為例，在會員身份上分為四種權限，目前僅以手機和email或社群帳號（Facebook）驗證者為一般會員，僅能開通歐付寶帳戶和使用超商行動支付功能，每月付款限額台幣3萬元。對於只是想要使用行動支付功能的使用者來說，歐付寶的一般會員註冊的身分認證過程相較GOMAJI、Pi行動錢包的代收付業者，也不會顯得特別麻煩。

然而未來在儲值、轉帳功能上線後，若再提供身分證驗證、信用卡或銀行帳戶驗證、自然人憑證等項目，即可將會員的權限調高。例如，若要完整使用歐付寶「行動支付」的「提領」、「收款」、「轉帳」功能，至少需要提供到信用卡或銀行帳戶驗證，取得白金會員的權限資格才能使用。

（圖說：要提供手機、email、身分證、及信用卡或銀行帳戶認證，取得白金會員的權限後，才能使用完整的歐付寶電子支付功能。圖片來源：截圖自歐付寶行動支付App。）

歐付寶行動支付、停車繳費通上線

除了「行動支付」，歐付寶在今年10月底也推出和台北市停管處合作的「停車繳費通」App。同樣使用歐付寶帳號登入後，即可拍照掃瞄停車繳費單上的一維條碼繳費，也可以透過綁定車號的方式，和台北市停管處連線查詢車輛繳費狀況。

（圖說：歐付寶「停車繳費通」App功能與Pi行動錢包停車繳費功能相同。圖片來源：擷取自歐付寶「停車繳費通」App畫面。）

然而《數位時代》記者實際測試結果，若手機上同時下載「行動支付」和「停車繳費通」兩個App，無法同時登入歐付寶帳號，切換使用時必須重登入。得標此項和台北市停管處合作案的除了歐付寶，還有Pi行動錢包。

歐付寶表示，目前雖然「行動支付」和「停車繳費通」是兩個獨立的App，但未來也不排除整合的可能性。

行動支付大戰逐漸升溫

除了目前已經上線的各家TSM手機信用卡、GOMAJI、Pi行動支付及歐付寶行動支付，隨著明年各家銀行的HCE手機信用卡、即將獲得執照的智付寶、ezPay台灣支付、已經獲得執照並預計在第一季上線的樂點行動支付等業者的加入，使用者有愈來愈多實際可以使用的行動支付選擇。

遊戲橘子集團執行長劉伯園日前曾說：「明年是電子支付的春秋時代。」目前包含各家行動支付業者普遍都表示樂見更多同業加入，將行動支付的體驗擴大並普及化，才有機會扭轉消費者對於支付的使用習慣。金管會也在今年表示要在三年內將台灣的電子支付比例從現在的25.8％翻倍，就看明年各家行動支付業者的本事了。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。