「三寶」大戰!支付寶、歐付寶與智付寶陷入商標戰
「三寶」大戰!支付寶、歐付寶與智付寶陷入商標戰

「付寶」兩字到底是不是專屬商標?10/7才風光開業的「歐付寶」正陷入商標戰。

各家都想用「付寶」

商標戰爭議在於,中國的支付寶認為「付寶」二字為支付寶公司專屬商標,要求台灣經濟部智財局,撤銷台灣所有使用類似『付寶』二字商標。

雖然阿里巴巴事後提出評定遭智財局駁回,但阿里巴巴不服提出訴願,經濟部訴願委員會日前作出與智財局不同的結論。

2016年8月3日經濟部訴願委員會決議,「『付寶』二字僅為大陸支付寶專屬使用,台灣公司不得使用。」要求智財局另為處分。為了捍衛自家商權,歐付寶已於九月底提出行政救濟,希望透過智財法院審理求得公道。

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歐付寶董事長林一泓表示,絕對捍衛自家的商標權。
圖/ 何佩珊攝

林一泓:消費者不會搞混

近日電子支付業者歐付寶與智付寶招開出席記者會,展現捍衛自家商標的決心。
 
歐付寶委任律師郭睦萱表示,本案件最大爭議在於阿里巴巴主張「All付寶」當中的「付寶」與「支付宝」近似,不准他人註冊為商標。但「付寶」一詞並非阿里巴巴所獨創。

但事實上,早在阿里巴巴註冊之前,台灣就有「美商支付寶股份有限公司」,阿里巴巴發源地大陸也早就有「上海海基業高科技股份有限公司」註冊過「e付宝」。但現在中國阿里巴巴卻要透過打商標戰將「付寶」一詞獨占。

歐付寶董事長林一泓則表示,「消費者需經註冊為會員後始得使用歐付寶,故並無將兩者商標混淆誤認之可能。且歐付寶與其他金融機構銀行之使用者均為實名制認證過,對於我們提供服務的廠商更有一定程度的認知,就如同台灣有中央大學、中興大學、中正大學、中山大學、中原大學、中華大學⋯⋯難道台灣人就會搞混了嗎?」

不只是商標戰爭?

目前在中國大陸單以「電子付款」等特定類別搜尋的結果,就有多達451筆以「⋯⋯付寶」為字尾註冊的商標, 但為什麼螞蟻金服對於台灣僅僅兩家「付寶」業者特別的在乎?堅持付寶兩字為中國支付寶專屬使用呢?

業內人士認為這不僅僅只是單純的商標戰爭而已,背後隱藏的支付寶國際佈局的強烈野心與企圖,任何阻檔或影響支付寶海外擴展的因素都會被視為眼中釘,必須拔除。

支付寶目前沒辦法單獨在台落地營運,必須和玉山銀行等金融業者合作,因此對於台灣使用者來說,已經是「間接」透過金融業者認識支付寶這個品牌。這也是螞蟻金服如此在乎商標的原因。

加上,台灣是螞蟻金服海外擴展的重要國家,因此螞蟻金服針對商標權一事表現特別強硬。

螞蟻金服正積極在亞太地區擴張版圖,11月1日宣佈與泰國最大財團正大集團展開合作進攻東南亞市場,十一月初也與澳洲聯邦銀行(CBA)簽署合作備忘錄,讓澳洲本地消費者和澳洲旅遊的中國旅客在澳洲境內使用支付寶付款。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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