拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主
拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主

你以為全世界的人都在用Line跟微信嗎?說到社群軟體,都是由Facebook、Instagram、What’sApp等美系企業三分天下,尤其行動市場崛起的東南亞,更是由前三者把持,縱使日本Line、韓國Kakao、中國騰訊的微信,都在各自的區域享有龍頭市占,但要出海並不容易。

《日經》分析Line、Kakao、騰訊三家企業,指出他們不跟美系企業相爭,反而利用在各自區域累積的龐大數據,推出金融或交通等加值服務,社群媒體變身成為銀行或司機,在美系企業擠壓下,找到另一個生存空間。

Line成立網銀,誓言成為來日旅客支付霸主

先從國人最熟悉的Line講起,由韓國網路巨擘Naver成立的Line,總公司位於東京澀谷,日本、台灣、泰國、印尼的社交App中,Line都是第一把交椅。

執行長出澤剛表示,Line並沒有開疆闢土征服世界的野心,「而是打造一個兼具所有服務的平台。」2014 年底Line Pay上線正式跨足行動支付,四年來開花結果,根據資策會研究指出,2017年Line Pay為台灣民眾最常使用的支付工具,占25%。而日前Line總部還推出「LINE Pay全球聯盟計畫」,串連台灣、泰國、印尼用戶,目標成為入境日本旅客使用率最高的支付軟體之外,還與微信和韓國Naver Pay合作,吸納更多使用者。

行動支付漂亮過關,接下來便是建立自己的金融機構。2018年11月與瑞穗銀行合作,宣布成立個人徵信單位「Line Credit」,2019 年春天成立「LINE Bank」,計劃推動純網銀、線上無擔保借貸服務,等主管機關審核後,2020年便能正式上線。

【圖一】上線兩年 LINE Pay註冊用戶數突破200萬里程碑,一舉衝過220萬!.png
Line於2014年底推出Line Pay,正式跨足行動支付;2108年11月宣布與瑞穗銀行合作,2109年推出純網銀 Line Bank。
圖/ LINE

Kakao稱霸韓網銀、交通,出海卻吃鱉

日本由Line稱王,韓國則由Kakao把持。旗下的社交軟體Kakao Talk在韓國使用率超過95%,自然給了Kakao切入其他服務的利基。2014年9月推出Kakao Pay,除了線上付款之外,還替使用者自動找出最優惠信用卡的功能,至2017年已經有1,400萬名用戶,而6成以上使用者為女性。

Kakao純網銀Kakao Bank在2017年上線,股東成員還包括韓國國民銀行、eBay、騰訊。而Kakao Bank在7月底開張,不到5天就搶到100萬新開戶數,主要是Kakao大方讓利,除了開戶立即獲得300萬韓元(約新台幣8.7萬元)透支貸款,所有交易費比起商業銀行,起碼少了十分之一。

金融服務表現出色,Kakao的交通業務在韓國的滲透率也很高,叫車軟體Kakao Taxi在韓國有1,700萬名會員,相當於韓國三分之一人口,現在連在日本都能使用。這也給了Kakao進軍海外的野心。

Kakao的執行副總Bae Jae-hyun說到:「我們從一個聊天軟體開始,發展到後來成為金融平台,接下來就是海外市場。」只不過海外用戶不給面子,2015年Kakao併購在印尼很受歡迎的美國社交軟體Path,企圖在東南亞試點,但隨著Path在2018年停止營運,這場海外布局便無疾而終。

遊戲版號危機後,騰訊恐失支付財

與上述兩者相同,中國的微信也有走不出去的狀況。母公司騰訊每個月有至少90%、10億活絡用戶來自中國,僅有5%來自海外。

但騰訊家大業大,除了微信,影音遊戲、視訊串流、電子支付等服務加起來,讓騰訊成為市值排名世界前五大的企業。尤其遊戲更是騰訊的金雞母,營收占整體的40%。

2018年3月中國政府以機構改革為由,遊戲版號的發放全面暫停,導致遊戲無法上線營運,到12月為止騰訊股價跌幅超過24%,雖然中國在12月宣布恢復版號發放,給市場一劑強心針,但《日經》仍認為,仰賴國家機器所控制的單一市場,實在太過危險。

每月用戶數超過10億的微信,掌握龐大用戶資訊,比起其他社交軟體,更有利發展金融與徵信服務。這也被中國政府看上,中共當局挑選騰訊與阿里巴巴,共同開發「社會信用分數」系統,根據兩家網路公司的使用者行為,對國民打分數,擁有高積分者,可獲得禮遇,並快速找到好大學和好工作;而低積分的人可能被社會拒於門外,甚至無法找工作。基於龐大人口資訊進行控制,人權侵犯的批評,也從牆外的世界紛沓而至。

另外,騰訊的微信支付和支付寶,各占中國行動支付兩大山頭。而中國採用第三方支付,客戶備付金所產生的利息變得相當可觀,根據中國蘇寧金融研究院互聯網中心主任薛洪言的分析,兩間分別產生的備付金應該分別在6,000億人民幣、4,000億人民幣左右,便有人戲稱「躺著都能賺」。不過中國政府下令,2019年1月要全面接管備付金,騰訊除了遊戲這條路被掐著脖子,支付的路看來也不好走了。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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