新創車麻吉獲3,600萬投資,搶當車主專屬錢包外還有個大野心
新創車麻吉獲3,600萬投資,搶當車主專屬錢包外還有個大野心
2019.01.10 | 創業

由停車大聲公團隊出走後成立的車麻吉,宣布獲得天使、種子輪資金共 120 萬美元(約為新台幣 3,600 萬元),投資者包含六角國際事業公司前財務長林照峰等。

執行長余致緯表示,車麻吉將致力成為「車主的專用錢包」,並力推以車牌辨識為基礎的支付服務「麻吉付」。

一切跟車有關的付款,車麻吉都要包辦

「車主上了車之後,所有的付款都由我們負責。」余致緯一句話講完了車麻吉的使命。

跟「車」有關的付款範圍很廣泛,不管是車輛貸款、保險,甚至是買賣車輛都在車麻吉的未來藍圖中。但最開始,他們從加油與停車的繳費,兩項車主最常遇見的需求開始做起,並提供不用下車、不用掃碼、不用感應、不用嗶卡的 App 自動付款功能。

透過 App 一鍵完成繳費,不只是為了方便車主,更是余致緯對於未來交通的想像,「當未來車子走到半、全自動駕駛的時候,你不可能還要拿出悠遊卡繳費吧?」

為了達成一鍵繳費的目標,車麻吉以應用車牌辨識作為技術骨幹。

車牌,是車子最重要的身分證字號

會採用車牌辨識,余致緯考量的仍是未來交通的可能性,「未來不管是人在開車還是電腦在開車,車牌就像是身分證字號,是唯一不變的東西。」

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車麻吉的執行長認為,車牌就如同車子的身分證。
圖/ 車麻吉

現在,車麻吉擁有約 40 家合作的加油站與 40 家停車場。在這些地方都設有連結車麻吉後台的攝影機,能夠進行車牌辨識。

車主在加油站只需告知使用車麻吉付款,點選 App 即完成加油流程;停車場更是不用再索取任何票卡,進出都透過車牌辨識後即可通關。

此外,透過車牌辨識還能分辨出燃油車與電動車,進一步分析出是否有燃油車違規停在充電樁,或者是電動車是否停在自家品牌的充電樁。「電動車百家爭鳴的時代,我們希望能成為中立的支付平台。」余致緯說。

而車牌辨識累積下來的龐大數據,未來也會讓車麻吉成為一家數據公司,在 2018 年他們就處理了 40 萬筆訂單,累計 100 萬次的車輛資訊,這些數據將成為車麻吉延伸推出各項服務的依據。

2019 年目標:擴大合作、推動「麻吉付」

根據經濟部能源局網站統計,截至 2019 年 1 月,全台加油站共有 2,464 家,車麻吉僅擁有 40 餘家合作加油站,在便利性上仍無法滿足車主的需求。打開車麻吉的 App,也不乏車主抱怨希望能增設更多的加油站。

余致緯也訂下 2019 年目標將是把合作的加油站與停車場都擴至 100 間的規模。之所以沒有直接與中油、台塑等大企業的直營店談合作,最主要的原因有二,「一是我們還很小,人家不見得理我們,所以我們用鄉村包圍城市的方式推進;二是與這些企業談起來相當耗時。」余致緯說。

時間對車麻吉來說相當緊迫,過去一年的時間專注在支付的基礎建設,就是為了打造除了車麻吉之外第二項能夠變現的產品「麻吉付」,以車牌辨識作為骨幹的支付服務,也是團隊未來的野心所在。

對他們來說,所有的第三方支付都是潛在的合作夥伴。余致緯表示,「LINE Pay、街口,甚至是車廠的 App,只要談妥合作我們都會授權。」

意思是未來麻吉付可能隱身於各大生活、支付的服務當中,透過授權或開發費用的方式向應用的廠商收費。舉例來說,若未來某個市佔率超高的支付服務打算進攻車用支付,麻吉付有可能就是其背後的支持者。

推動麻吉付進駐各大支付、服務 App 中,以及擴大車麻吉旗下合作的停車場、加油站,將是余致緯與團隊的最大挑戰,「2018 年把基底打穩,2019 年要快速地攻城掠地,就看我們有多少本事了。」他說。

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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