讓企業做資安主人!代碼化技術開發商TaiPay目標打下全亞洲
讓企業做資安主人!代碼化技術開發商TaiPay目標打下全亞洲

今年5月歐盟個資法GDPR啟用及近年來行動支付盛行,加上虛擬貨幣市場交易普及化,都讓人們對於資安問題關注來到高峰,歐美各國利用代碼化技術(Tokenization Technology)為個資把關已行之有年,但亞洲地區放眼望去,使用傳統型加密系統的企業及機構仍屬多數。

2018年4月才草創的代碼技術提供廠商——TaiPay為亞洲地區提供代碼化技術的新創公司,他們以B2B的商業模式,企圖將業務擴展至亞太地區的大型及中小型企業,舉凡政府機構、金融、醫療衛生、教育、保險、購物支付、互聯網及其他企業組織都是他們鎖定的客戶範疇。集團更憑技術實力,在去(2017)年獲得PCI SSC(Payment Card Industry Security Standard Council,支付卡產業安全標準協會) 訂定的 PCI-DSS Level 1(PCI-DSS,Payment Card Industry Data Security Standard 支付卡產業資料安全標準)證書。

TaiPay的營運長謝介壽(Jason)於訪談中提到:「我們觀察到傳統加密市場最具代表性的痛點,無論是企業、虛擬貨幣交易所,資安問題仍尚有改善空間。駭客入侵狀況層出不窮,資料外洩造成的損失都一再說明企業真的不能輕忽資安。」

解決傳統型加密資安漏洞 代碼化技術降低企業外部風險

所謂「代碼化技術」,即是將傳輸資訊轉換成不易辨識的亂碼,替資料加上一層防護罩,透過隨機的處理取代傳統加密的數學演算法,因此就算駭客取得客戶資訊,乍看之下也只是沒有意義的亂數而已。此種技術運用在支付安全上已非常普遍,舉凡Apple Pay、Android Pay以及多數第三方支付,都利用此項技術確保消費者資訊不會在流動中遭商家竊取。

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TaiPay 代碼化技術衍伸的服務方案
圖/ TaiPay 提供

問及代碼化技術與傳統型加密的區別時,TaiPay營運長謝介壽解釋道:「我們代碼化技術儲存資料的方式,與傳統加密技術不同,傳統加密是將整筆資料同時存入Database Server裡面,但如果有駭客破解Key的話,整筆資料就會被撈走;而代碼化技術不同在於:我們會代碼化每一筆輸入資料,所以若是有駭客竊取這兩千萬筆資料,必須一一破解相對應的代碼。」此外,傳統加密技術主要以數學公式進行加密,但此種加密方式容易遭有心人士以逆向工程加以破解,資料外洩風險極高。

不侷限特定領域 支援各領域資安維護

TaiPay在代碼化技術的運用發展上,不只侷限電子支付的傳輸安全,在資安的維護也下足苦心,「我們會把客戶的PII(Personally identifiable information,個人識別資訊)轉為任一隨機代碼,使用這個隨機號碼在外流通時,這些個人資料會安全地被儲存在我們代碼金庫裡面。最為人熟知的Apple Pay就是運用這項技術,但他們就單純只運用在電子支付上面而已。而我們則會擴大這項技術的運用範圍。」

一同受訪的團隊成員許為紳(Will)則提到,現行台灣銀行、電信業者普遍採取與美國VISA合作,這種情況導致台灣大部分的卡號及個資,都會儲存在國外,企業不但不能自行做資安監控,美國廠商也因為區域的限制,無法提供亞太地區即時技術支援,謝介壽補充說道:「TaiPay希望幫客戶建構出一個安全的架構,除了不怕駭客入侵外,客製化服務提供符合需求的代碼金庫在你家,這樣一來,你也就避免把自家的機密資料放在別人家裡,才能夠真正做到資安的主人。客製化金庫可以使企業、政府建立起自我管理的機制,大幅的降低外部風險。」

TaiPay營運長謝介壽(Jason)
TaiPay 可以提供企業客製化的 Solution,避免把自家的機密資料放在別人家裡,才能夠真正做到資安的主人

與歐美大廠的競爭區隔:提供客製化技術支援服務

與現存提供類似服務的十五家歐美廠商相比,TaiPay以彈性化的服務為核心,並以較低的成本建置內部系統。此種客製化的服務,比起歐美普遍的標準化系統,因為能在串接初始出現問題由TaiPay方面馬上調整配合客戶,比起標準化要耗時改自己的系統或與歐美大廠耗時溝通來得省時又便利。

「我們服務的特點主要是客製化的API服務。包括兩個部分,分別是企業內部部署與雲端服務,我們還會針對雲的服務去細分它是『標準化的API』還是『客製化的API』,TaiPay可以針對客戶的需求量身定做,這也是我們與其他競爭者不同的地方。」謝介壽說。

在技術支援上,TaiPay提供完整的代碼資安服務、系統維護服務,並持續進行符合亞太需求的技術研發。謝介壽在訪談中也一再強調團隊是一個較為完整的資安代碼化服務,現在傳統代碼化技術大廠都在歐美,因此他們比較沒有辦法針對亞洲客戶做到直接的技術支援,但是團隊可以。

此外,TaiPay針對亞太地區客戶需求,提供多樣化服務規格書,希望透過客製化的經營模式與歐美大廠做區隔,以達到五年之年將此技術推至亞太全區目標。

展望代碼化技術未來應用,將服務推及至醫療與區塊鏈領域

「我們完全是自主研發,每一行的程式都是自己寫出來的,所以我們可以完全掌握未來發展領域。」謝介壽表示此一技術未來計劃擴大到結合醫療及虛擬貨幣產業。

醫療方面,代碼化技術可以運用在健保與醫院系統,將病人的個資代碼化後加上沒有代碼化的病例,於分散風險的概念下,能夠使得代碼化後的PII 與原先「病歷」分開,如此一來,就算病歷遭被心人士獲得,也無從得知這是誰的病歷資料。另一方面,在權限控管方面也能運用在醫院內部系統方便醫院內部行政管理。

虛擬貨幣方面,TaiPay則希望尋求相關夥伴如交易所合作,運用團隊技術協助代碼化每一位虛擬貨幣擁有者的私鑰,這就等同為私鑰加上一層密碼鎖,降低被盜取的風險。

最後談到TaiPay在推廣業務時遭遇的困難,團隊成員都會心一笑,營運長謝介壽說:「對亞太地區(包括台灣)的企業來講,代碼技術對他們來說是一個很新的技術,包括金融業他們都還在運用傳統加密技術來保護個資,TaiPay的使命是希望推廣代碼化的加密技術到亞洲,希望亞太地區的用戶都可以了解:代碼技術絕對可以比傳統的加密技術更加安全。」

由於亞太地區對於代碼技術的了解尚不夠深,因此因應市場需求,TaiPay希望以「資安專家」的定位來為亞太地區的客戶服務,「比起打著『代碼技術』的口號,不如把自己打造成『資安專家』,客戶才能比較容易Catch到我們的重點!」以資安為主要訴求,背後以代碼技術作為支撐,TaiPay希望先以暸解客戶需求為出發,提出客製化的服務方案,並因應市場會發生的各種疑難雜症去解決。

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左起:TaiPay團隊行銷總監曾妤茜(Hazel)、業務總監許為紳(Will)、營運長謝介壽(Jason)、財務總監陳文康(Martin)。
圖/ 周書羽攝影

創業快問快答

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

  1. 自主研發代碼化技術
  2. 以代碼化技術為基礎,研發出 6 項先進的解決方案
  3. 同仁向心力

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?
Q:什麼是代碼化技術?
A:代碼化技術就是以亂數包括:數字、英文及符號,取代原始信用卡卡號、帳號,或是機敏資料如:身份證字號等⋯⋯。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?

  1. 找對人才,適才適用,開發同仁潛能。
  2. 看懂趨勢,抓住機會。

公司資訊

公司名稱:TaiPay Fintech Inc./悠遊支付樂金融科技股份有限公司
成立時間:2018/4/10
產品名稱:Tokenization Technology/代碼化技術
推出時間:2018/4/10
官方網站│Facebook|MeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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