瞄準Venmo、Apple Pay,美國30家銀行聯手推P2P支付服務Zelle
瞄準Venmo、Apple Pay,美國30家銀行聯手推P2P支付服務Zelle
2017.06.14 | Facebook

無論是Paypal、Square、Facebook和蘋果,都紛紛搶進行動點對點(peer to peer,P2P)支付市場。為了在金融領域鞏固地盤,美國30間銀行業者決定攜手打擊外患,合作推出P2P支付服務Zelle。

輸入收款人電話或email即可轉帳

如同美國目前最熱門的P2P支付服務Venmo,Zelle的用戶僅需要收款人的電話號碼或email地址、無需輸入銀行帳戶,就能輕鬆完成拆帳或轉帳,省去過去的現金交易,或是需要開支票、臨櫃匯款、ATM提款機轉帳的冗長流程。

對Zelle而言,其最大的優勢在於受到美國超過30家主流銀行的支持,包含花旗銀行、美國銀行、摩根大通、摩根士丹利等,預計下個月上線。屆時,多達8,400萬名的上述銀行用戶,無需另外申辦帳號,就能直接使用Zelle服務。

此外,由於Zelle內嵌在各家銀行的應用程式中,用戶可省下額外下載應用程式的空間和時間。就算自家銀行還沒加入Zelle,只要將銀行帳號綁定Zelle,即可使用該服務。預計今年晚些時候會推出獨立應用程式。

Zelle希望在行動支付越來越成熟的同時,也能將P2P支付從年輕世代拓展至主流市場。根據市場研究機構Javelin Strategy&Research於5月發佈的報告,使用網路P2P支付的人數,在2016年已從3年前的6,200萬名成長到8,400萬名,預計到2021年,使用人數將成長到1.29億人。

兩大優點:用戶基數大、入帳速度快

相較於現有由科技公司推出的P2P支付服務,由銀行結盟推出的Zelle有兩大優點。

由於合作推出Zelle的銀行,本身就擁有龐大用戶量,用戶也習慣在原有的銀行平台上交易,也因此在既有平台上推廣Zelle服務,有望吸引更多不曾接觸P2P支付服務的用戶使用。

根據Zelle統計,相較於美國目前最受歡迎P2P支付服務Venmo於2016年的交易總數為176億美元,Zelle銀行聯盟的點對點交易總數則為550億美元。在2017年第一季,Zelle銀行聯盟系統累計有超過5,100萬筆交易,總交易金額超過160億美元,交易量年成長39%。因此,若推廣順利,Zelle將超越Venmo成為美國交易量最大的點對點支付服務。

除了用戶基數龐大,由於Zelle獲得既有銀行的金流體系支援,入帳速度也優於其他P2P支付服務。

不像Apple Pay、Venmo等行動支付服務,先將金額保留在自家平台的虛擬帳戶中、再透過實體銀行帳戶提領,Zelle為直接將金額轉到銀行帳戶中,入帳速度也較快。

只要對方也擁有支持Zelle的銀行帳戶,使用Zelle支付幾分鐘就能入帳,相較下,Venmo則需要一至兩個工作天。不過,若收帳者的銀行帳戶不屬於Zelle,則必須要手動輸入銀行帳戶資訊才有辦法轉帳。

點對點支付市場熱,科技大廠加入戰局

點對點支付市場熱,科技大廠也紛紛加入戰局。上週,蘋果才在全球開發者大會(WWDC)宣布,Apple Pay將在iOS 11更新支援點對點轉帳,透過iMessage傳訊息就能簡單轉帳給好友。而Facebook先前也推出「Messenger即時付」的付款服務,只要針對要付款的對象開啓聊天室、輸入付款金額、點擊付款,對方就能收款。

資料來源:BloombergTechCrunchDigitalTrends

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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