中國行動支付更加火熱，使用場景無所不在|數位時代 BusinessNext

中國行動支付更加火熱，使用場景無所不在

中國行動支付的應用超級火熱，民眾使用行動支付的場景涵蓋日常生活消費所需，幾乎是無所不在，在此分享一些筆者觀察到的結合行動支付服務的消費場景。

場景一、超商開闢自助掃碼通道，購物結帳不排隊

相信大家都有去超市量販店購物的經驗，最為人詬病的環節便是結帳，尤其是在假日，結帳櫃檯往往是人山人海，大排長龍，要花很多時間才能完成結帳。為了解決這個痛點，這家位於北京地鐵5號線東四站附近的小超市，目前正在推廣「自由購，購物不排隊」的新服務，亦即開闢專屬結帳通道，讓客戶自助掃碼所購的商品，再以行動支付工具付款，即可完成結帳，不用與其他客戶一起排隊，節省很多時間。首先客戶需透過手機下載超市的專屬App，利用手機掃描商品價格標籤上的二維條碼，App就會將商品置入「線上購物車」，最後利用綁定的「支付寶」或「微信支付」付款，即完成結帳程序，同時超市還提供等同線上購物的優惠價格，既省時又省錢，同時也達到推廣「線下購物，線上付款，虛實整合的購物體驗」的目的。由於處於推廣期，現場有專屬服務人員教導客戶下載App及操作自助掃碼結帳的程序，以致偶有塞車現象，相信經過一段時間的推廣與教育，並輔以購物優惠，精打細算的客戶應該會喜歡這項服務。

場景二、掃碼QR Code或二維條碼使得行動支付的場景無限擴大

大陸行動支付應用場景之多令人目不暇給，運用掃碼QR Code或二維條碼方式，使得行動支付的場景可以無限擴大，幾乎街上所有的商店，無論是現代或具百年歷史的大型購物商場、中小行商店、攤商、或是自動販賣機、計程車、時下最流行的共享單車、地鐵、公交車等等，都可以「支付寶」或「微信支付」等掃碼QR Code或二維條碼的方式付款，非常方便，若是以台灣習慣使用的現金或信用卡付款，反而不見得方便。由於目前在中國使用「支付寶」或「微信支付」採實名制，必須綁定當地的銀行帳戶，但自7月1日起台灣人要在中國開立當地銀行的帳戶，須有當地公司開立証明及稅籍資料，因此一般非在中國工作的民眾，現在恐不太容易開立當地銀行的帳戶。相較之下，台灣行動支付以現金、轉帳卡、信用卡及儲值卡如悠遊卡等票證、電子支付及第三方支付等工具，且多必須透過端末機進行交易為主，應用場景不若中國普及；此外，提供電子支付服務的商店需負擔交易手續費及營業稅等，因此也影響許多商家參與提供行動支付服務的意願。政府及支付服務業者應針對應用場景的方便性、手續費及稅務等問題，提出獎勵優惠方案，以提高商家參與意願，擴大應用場景範圍，如此才能提高行動支付的普及率。

繼亞馬遜的Amazon Go後，阿里巴巴亦跟進推出中國版的無人超市

金融科技支付的發展趨勢，是以提供使用經驗流線順暢與去中間化的支付服務，及提升顧客價值為核心價值。美國線上購物平台巨擘亞馬遜（amazon.com）在美國西雅圖開了旗下第一家實體超市Amazon Go。亞馬遜在這家實體超市中運用許多新的科技，包括利用Amazon APP／QR code登入、人工智慧（AI）、機器學習（machine learning）、計算機視覺（computing vision）、深度學習演算法（deep learning algorithms）、感應融合（sensor fusion）、增減品項（add-or-remove items）/ 虛擬購物車（virtual carts）及行動支付等技術，讓客戶購物時東西拿了就離開，毋需排隊結帳付款，節省許多時間。

不讓亞馬遜專美於前，阿里巴巴於7月份在杭州針對自家淘寶會員推出無人商店「淘咖啡」，利用人臉辨識技術讓用戶拿了東西就走，體驗免排隊結帳的便利。要想體驗免排隊結帳的便利，首先消費者必須先有實名制的支付寶帳戶，首次進入商店時須打開「手機淘寶App」，掃碼綁定支付寶並完成小額代扣授權，取得電子入場碼後，將手機置於閘門感應器掃碼進入，之後透過人臉辨識技術，就可以讓客戶直接購物，毋需再拿出手機付款。

另一個例子是今年6月初在上海成立的無人商店「繽果盒子」（BingoBox）由來自瑞典的Wheelys推出的全新概念行動便利商店Moby，可透過駕駛員或是遠程遙控，讓無人的行動便利商店可以到達城市的各個角落。這些無人商店運用了掃碼、人臉識別、防盜監控、遠端客服及支付寶與微信行動支付服務等技術，提供24小時全天候服務。但最近「無人商店」因為上海的高溫及系統等問題，已暫停營運。雖然如此，無人商店的發展前景看好，經營團隊計畫在未來一年內設置5千個點。

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「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。