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|數位時代 BusinessNext

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

台灣金融科技新創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。

總交易金額半年突破100萬美元

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。

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。

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。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。