LINE Pay 一卡通戰街口,9月電支成績兩勝三敗
LINE Pay 一卡通戰街口,9月電支成績兩勝三敗

金管會公布電子支付機構9月營運數據,一卡通異軍突起,在七家非金融機構電支業者中,一舉拿下儲值和轉帳冠軍,同時一個月衝出近52萬用戶數的表現也相當驚人。但也可以發現,一卡通在代理收付實質交易款項金額方面,卻低得不成比例。

轉帳金額占比超過八成,但代收付僅800萬元

相比於上月初LINE Pay 一卡通主動公布的上線後首月成績表現,金管會1日則是公開了各家業者更詳細的九月營運資訊。其中在用數戶方面,和LINE Pay 一卡通先前公布的數字相近,約52萬人,在七家電支機構中僅次於歐付寶和街口。而只用一個月時間就幾乎追上街口用7個月累積下來的用戶規模,無疑是相當突出的表現。

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九月電子支付機構業務統計表
圖/ 金管會

但要說真正讓LINE Pay 一卡通傲視群雄的項目,則是儲值金額和電子支付帳戶間款項移轉金額,分別達到2.81億元和5.57億元。而且這不只是七家電支業者中最高的數字,在台灣所有電子支付帳戶儲值和轉帳金額的占比更分別高達59%和86%,可以稱得上是絕對領先。

只是這樣的絕對領先卻沒有表現在儲值帳戶餘額和代理收付交易額上。在儲值帳戶餘額的部分,一卡通九月的金額為1.21億元,小於街口的1.76億元;而代理收付交易額的部分更是不成比例,僅800萬元,遠遜於街口的3.86億元,也小於歐付寶的7,087萬元。

除轉帳外,LINE Pay 一卡通還可以做什麼?

這顯示出,目前LINE Pay 一卡帳戶對消費者的主要使用場景還是集中在「轉帳」。當然,轉帳本身是一個很重要的功能,但九月這波高轉帳金額明顯是受到LINE Pay 一卡通帶起的發紅包活動激勵,當活動結束後,消費者畢竟不會天天發紅包,也未必經常有轉帳或分帳需求。

如果想培養消費者高頻次使用習慣,勢必還得在轉帳之外,提供更多元應用場景。而且就實際面來說,目前LINE Pay 一卡通帳戶內轉帳不收手續費,可以預期在未來一段時間內也都不會收取,這意味著這樣的帳戶活動無法為他們帶來任何收入。

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LINE Pay和一卡通合作推出電子支付帳戶,但在可應用場景部分卻不同步。
圖/ 蔡仁譯/攝

只是LINE Pay一卡通雖是兩家公司的合作,目前LINE Pay約九萬個通路卻無法全數同步供LINE Pay 一卡通電子支付帳戶使用。而且據了解LINE Pay 一卡通商家的推廣、簽約主要是由一卡通單方負責,非共同推動,致使服務初期上線有使用場景不足的狀況出現,也影響了既有LINE Pay用戶的使用者體驗。

當然,這還只是上線第一個月的成績,可以看到LINE Pay 一卡通過去兩個月來仍在不斷調整,未來變化值得持續觀察。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

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。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「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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