[Meet創業之星] 學生團隊開發「聲紋壓碼」技術，喬睿科技搶攻行動支付市場|數位時代 BusinessNext

不用NFC也能感應支付

這套「聲紋壓碼」（DBST）技術因為正在申請專利，不方便對外透露其中技術細節，但喬睿科技對技術非常有信心。這項技術是由就讀交大電機所的喬睿科技執行長莊凡頡在德國交換學生時研發，雖然國際間有類似的技術，卻沒有人將它使用在支付交易上。喬睿科技行銷長陳宥廷表示，「聲紋壓碼」支付的特點是，就算沒有NFC的低階手機也能使用。

目前TapPay有iOS和Android版本供消費者下載。商家若要使用TapPay收款，TapPay會另外提供商家版本的App。商家可以用手機來輸入交易資訊來讓消費者感應，或是用「TapPay Business」的感應立牌，但硬體門檻較NFC信用卡裝置已經低了許多。

要支付款項時，商家只要點開App，輸入交易資訊，手機或感應裝置就會發出開始交易的「嗶」聲。消費者事先綁定信用卡資訊，交易時點開TapPay的App，輸入支付密碼，然後靠近商家的裝置即可感應。

商家和消費者的交易的資訊會傳到TapPay的伺服器，TapPay核對資訊無誤後，再把資訊送到銀行，由收單銀行（目前為中信和玉山）處理金流扣款事宜，處理完畢後再將資訊傳回TapPay伺服器，回傳到商家和消費者的手機App。類似Pi行動錢包的形式，TapPay自己也只處理資訊流的部分。

2015年9月起，TapPay從小型場域開始實驗，以校園為目標，在政大和台科大校園內提供行動支付服務，後來也將範圍拓展到交大。目前TapPap每週交易筆數在3000到3500筆之間，每週交易金額達台幣10幾萬元。

從線上第三方金流代收付服務起家的「紅陽科技」，過去也曾推出透過聲波感應支付的方式。但喬睿科技表示，兩者的技術本質不同。此外，喬睿科技也想開發「TapPay Connect」，提供其他無法開發支付技術的應用程式使用。也正在積極尋找合作夥伴中。

現況：行動支付市場零碎

目前台灣的行動支付方式主要分成三種：以電信公司或銀行業者為主導的TSM信託服務管理平台、HCE雲端授信發卡平台、以及掃碼支付。使用TSM平台服務的難處是僅限Android手機、且需要去電信公司更換有安全元件的SIM卡，商戶需要有NFC感應信用卡裝置。用HCE平台服務的難處也只比TSM少一點，只有不用換SIM卡而已。

因為不受手機系統的限制，掃碼模式是目前對消費者來說接觸門檻最低的方式，交易時只需要提供產生的條碼給商戶掃碼即可，但商戶就必須要自備掃碼機或用商戶端的手機掃碼。如果TSM是在消費者端較難推廣，那掃碼模式就是受限於掃碼機而在商家這一端較難推動。

喬睿科技以低階手機也能使用的DBST「聲紋壓碼」技術，對消費者來說不只是降低使用行動支付的門檻，在使用方式上，雖然仍須點開App才能感應，也接近目前普及的悠遊卡等感應支付的形式。

然而經由小場域的實驗，他們也發現即使TapPay使用上很直覺，對現階段的消費者來說，行動支付仍然不是促使消費的誘因，還是要配合優惠才會使用。由於TapPay的硬體需求較低，接下來會往攤商、夜市等在地商圈的方向來推廣服務。

【創業快問快答】

Q. 請簡述公司提供的服務？
安全、迅速、方便的手機支付工具，透過獨家的DBST（Dual Band Sound Transmission）近端傳輸技術，感應即完成付款。

Q. 希望解決什麼樣的問題？
串連商業銀行、第三方支付、線上商城、在地化APP的行動支付體系，透過O2O整合的方式一同普及手機付款的習慣，消滅現金。

Q. 主要的客戶？
商業銀行數位金融部門、第三方支付公司、線上商城、在地化APP等需要支付技術的App。

Q. 在市場上的競爭優勢？
定位在前端的支付工具，保有彈性的技術介接空間，讓所有獨立的行動支付體系出現合作可能。

【團隊資訊】

公司名稱：喬睿科技
服務/產品名稱：行動支付App「TapPay」
成立時間：2015年4月
團隊人數：14人，8人正職
公司網站：http://www.tappay.info

「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。

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%。

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。

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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