推廣電子錢包三大難題待解
推廣電子錢包三大難題待解
2005.08.01 | 科技

七月十四日,台北忠孝敦化捷運站的地下街,熱鬧非凡。台北智慧卡公司(悠遊卡的發卡單位)、飛利浦半導體、中華電信、明基與資策會的代表一同站在舞台上,在眾人好奇的目光下,每個人將手上看似一般的行動電話,與面前的悠遊卡感應器接觸。「嗶」的一聲,感應器的螢幕上立即顯示扣款以及剩餘金額--就像是平常搭乘捷運或是公車一樣,「九月開始,結合悠遊卡的行動電話就可以上路,」台北智慧卡公司董事長歐晉德高興地說。
歐晉德手上拿的這款行動電話,是明基以飛利浦NFC(近距離無線傳輸)晶片設計而成,這套晶片組也是目前台北捷運所使用的非接觸系統(Mifare)的下一代產品,下個月將開放一○○支進行測試,而這僅是第一步而已。
明年第二季,NFC晶片將與SIM卡整合,結合中國信託、國泰世華、富邦與台新等四家銀行於明年中發行悠遊聯名卡,在便利商店、加油站等地方支付小額消費,讓發卡量高達五百七十萬張的悠遊卡,一舉成為結合「悠遊卡」、「信用卡」及「電子錢包」(現金儲值卡)的多功能卡片。負責主導這項計畫的資策會執行長柯志昇形容,「這是個需要全體動員的高難度計畫。」

難題一 合作單位少效益低

柯志昇的話裡,透露著建構「電子錢包」的風險。 三年前,打著台灣第一個「電子錢包」稱號的Mondex(現金儲值卡的一種品牌)風光上市,宣稱擁有台灣大車隊的一千五百輛計程車、全國一千二百家樂透彩經銷商以及萊爾富超商等據點,但卻是雷聲大、雨點小,在發卡量無法衝高的原因下,連擁有最多據點的台灣大車隊也決定退出,「消費者不習慣多帶一張卡片出門,是(電子錢包)無法普及的主因,」一位台灣大車隊的主管私下指出。
「多一張卡片會造成麻煩,那我們就思考如何減少一張卡片,」負責悠遊卡行動電話研發的明基網通事業群產品經理殷偉超反向思考,認為現代人每天要帶太多的卡片在身上,信用卡、提款卡甚至悠遊卡一張都不能少,卡片一多,就會搞混,更擔心會弄丟,所以明基把腦筋動到最容易整合的悠遊卡身上,「行動電話整合悠遊卡,這是一舉兩得的作法,」他說。
由於目前全球只有三星(Samsung)與諾基亞(Nokia)有NFC的行動電話,而且都在原型機(Prototype)的階段,還沒有進入量產。因此一年前,明基在取得資策會的科專補助後,便找了台灣飛利浦的研發人員,以目前已經上市的M315機種為架構,設計這款台灣「第一」與「唯一」的行動電話。
但是「唯一」並不是件好事,在資策會主導的「近端行動交易服務計畫聯盟」成員中,目前只有明基一家行動電話業者。據了解,當時聯盟成立的時候,資策會與明基一拍即合,並答應給予半年的「獨家銷售」,華碩與英華達(OKWAP)兩家台灣廠商雖也都想參與,但卻被資策會以「擔心多頭馬車」、「品牌形象不夠國際化」為理由而拒絕。然而,行動電話在近年的演變下,「美感」已經大於「實用」,如果明基的行動電話反應不佳,在沒有選擇之下,「電子錢包」勢必會與消費者再度擦身而過。

難題二 電信業者態度觀望

第二個難題,是電信業者的態度。在「近端行動交易服務計畫聯盟」的成員中,網羅了中華電信、台灣大哥大、遠傳電信、亞太行動寬頻與威寶電信等重量級業者,利用各家業者搭建的金流平台,民眾可進行加值或小額付費。至於晶片與SIM卡結合的研發工作,則交由中華電信研究所負責。
投入五百萬元研發的中華電信總工程師石木標表示,未來開發出來的專利與產品,可與其他電信業者共用,「重點在於推廣(電子錢包)的功能,不是要賺錢,」他強調。
雖然中華電信動作積極,但是其他業者卻反應冷淡。不僅記者會當天未派出高層出席,私下詢問對於這項計畫的觀感,也多語帶保留,「我目前還沒有收到要配合這項計畫的通知,也不清楚這項計畫的內容,」負責遠傳技術與資訊研發的執行副總束宜鵬說。同時,台灣大哥大也表示,還未收到相關計畫的資料,因此無法評論。
反觀國外,透過近距離無線傳輸,利用手機進行的小額付費,廣受各國電信服務業者的重視。二○○三年底,日本電信電話公司移動通信網(NTT DoCoMo)與新力推出結合手機、零錢包與鑰匙的FeliCa行動電話,提供消費者多達二十七項服務,協力合作的廠商跨足了銀行、便利商店、遊戲軟體廠商、電視台等領域。除推出多款手機之外,為推動FeliCa服務的普及,NTT DoCoMo也計畫推廣FeliCa讀寫器的設置業務,提供補助給欲支援FeliCa服務的商店,這項補助計畫的金額高達一百億日元。
FeliCa行動電話推出至今,已在日本銷售出兩百萬支,預計到了二○○六年三月,銷售量可以達到一千萬支。目前FeliCa智慧晶片手機也已在香港、中國以及新加坡等地上市,全球銷售量至二○○五年二月為止,創下了七千萬支的佳績。
除了日本外,韓國電信(SK Telecom)去年中也發行結合交通、小額付費的行動電話,這支使用紅外線做為傳輸介面的行動電話,在韓國已銷售四十萬支。同時,遠在歐洲的芬蘭與法國,也正在研發具有電子錢包功能的手機。
「如果台灣電信業者不能配合,缺少擔任金流的角色,這項計畫的前景就不樂觀,」飛利浦半導體台灣區總經理江建勳說。
台灣的便利商店家數超過七千五百家,已經是零售產業裡最大的通路,也是和消費者接觸的第一線。明年第二季「電子錢包」正式上路時,如何進駐通路,改變消費者的支付習慣,將是電子錢包能否再度被消費者接受的關鍵點,其中又以擁有超過三千五百家門市的龍頭業者統一超商的態度最具影響力。

難題三 便利超商龍頭無配合意願

「我們暫時不會考慮與其他業者合作,」統一超商公共事務室經理賴文琦表示。統一商品部開發經理李佳蓉也指出,至七月份為止,目前發卡量已經超過二百萬張的i-Cash,雖然成本還沒有回收,但已經達到穩固顧客的忠誠度,並提升自我的競爭優勢,正因為如此,統一甚至認為與其他廠商合作的效益不大。
負責「近端行動交易服務計畫聯盟」運作的經濟部通訊產業發展推動小組資深經理蔡瑞塘坦承,由於統一超商的i-Cash卡發行狀況很好,所以目前還沒有答應參與這項計畫。不過,他強調,聯盟已經取得全家、OK與萊爾富三家便利商店的允諾加入,「希望借由其他三家業者的力量,看看能不能軟化統一超商的態度。」
另外,雖然萬事達(Master)與威士(VISA)兩家發卡組織都名列這項計畫當中,未來將擔任金流的角色,但是萬事達卡已於今年七月引進美國的PayPass系統(非接觸消費技術的一種),與南部七縣市共同發行的Taiwan Money Card(功能等同於悠遊卡,可搭乘大眾捷運系統)結合,形成「南北對打」的尷尬局面,因此萬事達卡未來是否還會與資策會合作,值得觀察。 「電子錢包」對於台灣民眾而言,並不是個陌生的夢想,只是這次由政府帶頭,集結各家的力量企圖捲土重來,到底能不能值得期待,下個月就是檢驗夢想的第一關。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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