行動支付戰火起，LINE Pay、街口紛推「數位紅包」迎新年|數位時代 BusinessNext

人人都希望能在農曆新年拿到紅包，除了白花花的千元大鈔，隨著行動支付逐漸普及，「數位紅包」也成為年節的新趨勢。近年行動支付業者為了吸引更多用戶使用，都會在年節推出抽紅包活動，今年當然也不例外。

台灣行動支付市場兩大品牌LINE Pay跟街口支付紛紛取得了電子支付執照，LINE還推出收款機「LINE Pay mini」擴大付款方便性；街口支付則是與新推出的通訊軟體Jello結盟，讓今年的紅包大戰打得比去年更加火熱。

街口與Jello合作，最高一人能獨得100萬

去年街口支付搶先LINE一步，趕在農曆年前開通電子支付執照，讓台灣民眾體驗新型態的「數位紅包」，當時搶走不少新聞話題。

今年街口的祕密武器是新推出的通訊軟體「Jello」，街口創辦人胡亦嘉上週在自己的Facebook頁面上向外界宣布Jello的誕生，強調這是一款與街口「密切合作」的App，上架不久就超越LINE，拿下App Store通訊類軟體排行第一名，雙方的合作自然就是要填補街口在社群生態上的缺失。

正因為如此，今次街口的紅包活動重心放在Jello上，用戶下載Jello後，就能直接綁定街口支付的帳戶，從1月31日中午到除夕（2/4）下午5點前，用戶從Jello進入活動網頁後，可以選擇一個號碼。選擇1~9的用戶可以均分所選數字搭配的獎金，獎金從100萬元到900萬元共計4,500萬元，若選10號則只會抽出一位幸運得主來獨得100萬元，街口會在除夕當天晚上9點公布紅包活動結果，並立刻發出現金紅包。

號碼	金額
一號	100萬均分
二號	200萬均分
三號	300萬均分
四號	400萬均分
五號	500萬均分
六號	600萬均分
七號	700萬均分
八號	800萬均分
九號	900萬均分
十號	一人獨得100萬

此外，從除夕晚上9點到大年初二（2/6），以及開工日2月11日到2月13日，只要在Jello綁定街口帳戶發紅包給朋友，會多得到一個街口支付的紅包與朋友均分，業者表示只要發紅包的對象不重複，不論用戶是發紅包還是收紅包，都有機會獲得額外紅包，且保證至少會有兩個百萬紅包發出。

最後，只要在大年初一（2/5）到元宵（2/19）期間使用街口任何付款方式消費（信用卡、電支帳戶都算），全通路每筆交易都會隨機返現，最高單筆返現8,888元。

今年之所以會找上街口合作，業者表示過去大家習慣用WhatsApp、MSN、Skype，但後來又出現了Line、IG、Messenger，可見軟體使用習慣是可以被翻轉的。無論是街口或是Jello，都希望能翻轉用戶在支付、通訊上的使用習慣，才會選擇一起合作。不過背後更大的目的，應該是在LINE Pay步步進逼的態勢下，填補街口在通訊社群上的缺失。

街口受訪時表示，舉辦發紅包活動的目的，無非就是要快速建立起人與人轉帳的生態，讓金流轉動，使得FinTech更加深入民眾生活。業者也發現，2018年電支用戶間轉帳金額每月都在增加中，去年11月和4月相比，帳戶間款項移轉總金額成長3.7倍。根據金管會本月（1月）公布的數據，截至去年11月底，街口支付的儲值款項以3.57億元勝過LINE Pay一卡通的3.36億元，「我們觀察這都還只是在初期的發展階段。」

街口還有另一項優勢，是已經和17家銀行帳戶連結，近日也推出「即時提領」服務，將儲值帳戶中的錢提領到銀行，就能即時入帳，不像過去需要等上一、兩天，讓用戶在年節期間可以方便將儲值帳戶內收到的紅包，直接轉換成現鈔領出，這點比起LINE Pay一卡通提領，部分銀行需要收取15元的手續費顯得更加有優勢。

LINE首度過年參戰，最高回饋888點LINE Points

LINE因為去年年底才與一卡通合作推出電子支付業務「LINE Pay一卡通帳戶」，今年是第一次在農曆新年參加支付服務的紅包大戰。由於LINE在台灣市場的滲透率已經很高，業者表示LINE發紅包更大的目的，是要衝高一卡通帳戶的用戶數，以及讓更多人習慣使用電支帳戶轉帳功能。

比較特別的是，LINE的紅包除了可以傳給個人，今年還增加了群組發紅包功能，只要事先設定紅包總金額、發放數量，就能讓好友在群組內搶紅包，系統會隨機分配每個紅包的金額。用戶只要在2月1日至2月12日發出紅包，LINE Pay就會送一個抽獎紅包給發紅包的用戶，最高能得到888點LINE Points回饋，點數入帳後就能馬上使用，同時也能在年節增加社群的互動樂趣。

LINE Pay台灣行銷部負責人葉君毅表示，無論是發紅包或是收紅包的人，都必須擁有LINE Pay一卡通帳戶，如果沒有帳戶就算收到紅包也領不了。發紅包活動除了應景，LINE最大目的就是希望再衝高轉帳金額、會員數，尤其今年年節有9天假期，勢必能比起上一波中秋節紅包活動，賺進更多的用戶。

支付寶「掃五福」，人民幣5億大家分

身為行動支付發展最普及的中國，從2016年的農曆新年就開始推出「掃五福」活動，只要打開支付寶掃一掃功能，對準福字掃一掃，好友之間也可以轉贈福卡。只要集滿「愛國福」、「富強福」、「和諧福」、「友善福」、「敬業福」的用戶，就能在除夕當天與所有用戶均分人民幣5億元紅包。

支付寶表示，2016年推出掃五福活動時，當時參與的用戶只有79萬，能均分的紅包金額是人民幣2.15億元。短短3年的時間，金額就一口氣成長到人民幣5億元，且截至今（30）日，已經有超過一億用戶參加。

在支付寶拿到紅包後，多數人會在農曆年節購物、出遊，根據尼爾森《2018年境外旅遊市場中國大陸行動支付發展與趨勢白皮書》數據，中國遊客境外使用行動支付筆數，已經首度超過了現金支付。

以台灣市場來說，自從2015年開放台灣實體商家串接以來，去年光是中小型商戶的接入數量，成長就高達53%。雖然近年來台陸客不如過往亮眼，但台灣支付寶交易金額卻比去年成長了68%，有超過90%的中國客表示，如果商家有串接行動支付，會大幅提高購物意願。

光是支付的革新就能創造不少新的收益商機，這也是各家支付業者積極在年節端出紅包新花招的原因。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。