從C2C支付市場突圍,半年破百萬美元交易額的INSTO也要在台灣上線了
從C2C支付市場突圍,半年破百萬美元交易額的INSTO也要在台灣上線了

「我們也許沒辦法從台灣生出一個全球的Apple Pay,但我們有辦法生出把一個這些行動支付全部結合在一起的INSTO。」台灣金融科技新創INSTO創辦人暨執行長陳仁彬說。

在擁擠的數位支付市場中,INSTO看見「分期付款」商機,去年底在美國首推免信用卡的分期和定期付款服務,在半年內突破百萬美元(約合新台幣三千萬元)交易額。而現在INSTO要將服務帶回台灣,並打算串接各大行動支付服務,目標成為分期和定期付款的全球平台。

總交易金額半年突破100萬美元

圖/ INSTO

藉由INSTO,無論是個人或中小型賣家也能提供像信用卡的分期付款服務,買賣方可自行設定分期付款的細節,如頭期款、分期週期、扣款日期等。而用戶可選擇綁定信用卡、簽帳金融卡或和帳戶直連,之後INSTO就會在付款期限自動扣款。

去年12月在美國上線,INSTO累計交易總額先是在今年五月突破50萬美元(約合新台幣1,500萬元),而後又在三個月將總交易金額翻倍至100萬美元。陳仁彬表示,目前用戶數約五千人、活躍用戶約一千人,其中除了個人用戶,美甲美睫、心理治療師、各類課程、顧問服務、房東收租與藝術家等提供高單價個人服務的族群,都是INSTO的主要用戶。

在台灣推出「銀行直連」,免信用卡、可綁定銀行帳戶分期支付

只能夠透過信用卡機構交易、手續費偏高、還不見C2C(個人對個人)模式,看準這些市場缺口讓INSTO決定推出個人分期付款市場。陳仁彬觀察,從台灣B2C電商網站幾乎都有提供分期付款的服務就能看出,台灣分期付款事實上比美國還盛行,這也是他們選擇台灣作為美國之後的第二個市場的原因。

但不同於在美國他們是和線上金流整合服務業者Stripe串接,INSTO在台灣則是推出銀行直連模式,提供除了現有不限發卡銀行的分期付款服務外,也預計要在10月底推出「免信用卡」,綁定銀行帳戶即可使用分期支付的功能,該服務將在近期與凱基等多家銀行談定合作,也可能配合銀行拓展到東南亞。

另外針對台灣的大型電商平台,INSTO推出了Seamless API,讓電商平台用戶不需另外註冊就能導入INSTO金流服務。任何電商網站如導入INSTO Seamless API,除了可獲得與信用卡分期無異的分期模式,還能省下原先要繳給銀行的6~15%分期費用,相較下,INSTO僅收0.5%的手續費。

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INSTO創辦人暨執行長表示,INSTO總交易金額已於8月突破100萬美元,成長快速。
圖/ 吳晴中/攝影

要做全球的定期定額支付平台

目前,INSTO在台灣除了與全球最大電音節Tomorrowland合作推出可分期付款的套票外,也與台北共生公寓平台玖樓、都市享樂預訂平台FunNow、群眾募資平台FlyingV、商辦租賃業者、美甲美睫連鎖企業、婚禮顧問、台美聯誼諮詢顧問等企業合作。

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INSTO將結合策略夥伴SYSTEX精誠資訊在台灣零售支付業務的高滲透率,以及與中租迪和旗下仲信資融公司研究如何運用其風險控管專業,提供適合台灣市場的分期付款服務。
圖/ 吳晴中/攝影

從美國出發的台灣團隊,INSTO瞄準的是全球市場。陳仁彬表示,雖然在一次性支付服務市場中,很難和Apple Pay、PayPal、微信支付和支付寶等大公司競爭,但他們從夾縫中找新機會,希望將Insto服務和其他支付服務串接,例如,未來用支付寶付款時,也能選擇INSTO的分期支付功能,目前已經和部分支付業者洽談。

「我們不會以卵擊石,但會借力使力。」他有信心地說。

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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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