[Meet Trip 馬來西亞] 從兩大金流商切入，談談電商進入馬來西亞如何處理金流|數位時代 BusinessNext

[Meet Trip 馬來西亞] 從兩大金流商切入，談談電商進入馬來西亞如何處理金流

做生意最重要的事情是什麼呢？答案肯定是賺錢，所以金流是電商要跨入當地市場的首要解決任務，這次，我們來談談馬來西亞的金流服務吧！

馬來西亞金流服務商 MOLPay 正與台灣新創 TapPay 談合作

MOLPay 是東南亞最大的網路公司 MOL 的子公司，而 iPay88 則隸屬日本 IT 服務供應商 NTT Data ，比較 MOLPay 與 iPay88 的話，我認為 MOLPay 在商家後台操作介面是大勝 iPay88 的，因為對帳與工程開發文件都較公開與友善。而在面向消費者的部分，兩者差異不大。

此外， MOLPay 也積極與台灣金流服務商 TapPay 合作串接 ，不久的將來，使用 TapPay 的台灣電商若要開拓馬來西亞市場，只要輕鬆一鍵，就能立即啟用 MOLPay 的金流服務，將馬來西亞的金流問題輕鬆解決，省去在馬來西亞落地開設公司的麻煩。

除了信用卡，銀行轉帳是馬來西亞人極為特別的支付選擇

在馬來西亞，大部分的人有1~2張信用卡，不過信用卡的使用不如台灣來的普遍，根據 iPay88 提供的數據，網路消費總交易額當中的50％來自信用卡，20％來自 COD（貨到付款），30％使用銀行轉帳。

馬來西亞有一個很特別的支付方式就是銀行轉帳 ，台灣的銀行 ATM 轉帳要拿著電商提供的虛擬帳戶，自行到 ATM 或登入網路銀行轉帳，但在馬來西亞則不一樣，在結帳頁面就有提供各家銀行的選擇，消費者選擇自身帳戶的銀行後，輸入網路銀行密碼就完成付款，對信用卡不是這麼普及的馬來西亞人來說，是蠻方便的支付選擇。

最後，提供電商朋友一個進階的金流知識，金流分為 信用卡 與 非信用卡 的交易；信用卡交易因為是信用交易，也就是 Post-pay，當發生盜刷或偽冒問題時，持卡人不會付帳單，商家必須要承擔損失，因此，為追回損失款項，商家開立信用卡帳戶的限制比較多，幾乎所有的金流商都要求在當地成立公司；相反的，非信用卡交易因為款項直接從消費者帳戶撥出，不會有這樣的問題，規範與要求都少很多，因此海外的公司也可以收款。

不過，若電商在台灣有公司的話，要在海外收信用卡支付，最好請台灣的收單銀行或金流服務商開啟 DCC (Digital Currency Conversion) 功能，即 可以外幣收款 。因為款項直接匯入台灣的銀行帳戶，因此 DCC 會是最划算且快速的方式 ，可以 免除從海外帳戶匯錢回台灣的轉帳成本與匯兌風險 。

本文授權自《創業小聚》，作者：莊凡頡

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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