蘋果信用卡終於現身！現金回饋最高3%、身兼消費理財幫手|數位時代 BusinessNext

謠傳已久的Apple Pay信用卡，終於在蘋果春季發表會現身，蘋果稱之為——「Apple Card」。

Apple Card是張結合行動支付服務Apple Pay的信用卡，讓蘋果用戶直接在iPhone中申請卡片，經過核准後，卡片本身也直接「住」在iPhone裝置當中，讓用戶在全球所有Apple Pay支援的商家，以這張卡片消費。

Apple Card由蘋果與投資銀行高盛（Goldman Sachs）合作發卡，卡片通路則是萬事達（Mastercard）。Apple Card不向用戶收取年費、海外消費手續費等額外費用，在他國支援Apple Pay的商店中，仍擁有如在家般的順暢消費體驗。

若在不支援Apple Pay的商家裡消費，用戶仍可拿出實體的Apple Card。這張Apple Card的外觀維持蘋果一貫的簡潔設計，以鈦金屬為本體，卡片上就只有姓名與晶片，沒有卡片號碼、CVV安全碼、背後簽名等多餘資訊，若需要這些資訊，則可以在錢包App裡找到。

蘋果的Apple Card提供直覺的現金回饋，在一般支援Apple Pay的商家消費，可獲得2%現金回饋；在實體Apple Store或線上網站等蘋果通路消費，則有3%現金回饋；反之，實體卡片消費只有1%現金回饋。蘋果稱此現金回饋為「Daily Cash」，以每日給予的方式，將現金回饋加到用戶帳戶中。

Apple Card不僅是信用卡，更是理財管家

蘋果透過Apple Card的問世，不僅從行動支付變成信用卡發行商，更成為消費管理助手，顛覆過往你我管理信用卡帳單的體驗。

擁有Apple Card的用戶，在iPhone的錢包App將能夠看到所有透過這張卡片的消費記錄、總消費金額等資訊，透過圖表等視覺設計，並將消費依飲食、購物、水電費支出等分類，蘋果希望用戶對自己的消費狀態一目瞭然，更方便地控管消費支出。

此外，以往用信用卡消費，消費紀錄只會出現一個日期、金額與商家名稱，但商家名稱根本不容易辨識，難以消費核對。為改變這樣的資訊失衡，蘋果還會紀錄Apple Card的消費地點，並用地圖標示出來，讓用戶更能追蹤自己的花費。

如果對某筆消費有問題，Apple Card用戶可以直接在iMessage裡用訊息的方式詢問客服（聊天機器人），實際貫徹新型態的消費體驗。

Apple Card將在今年夏天於美國正式推出。

蘋果表示，用戶隱私仍為首要任務，錢包App內的統計數據與資料都會維持在裝置上，不會上傳蘋果資料庫，蘋果不會獲得用戶的信用卡消費記錄，而高盛也承諾，不會將用戶的消費記錄販賣給第三方作為行銷或廣告用途。

蘋果的Apple Pay，則預計於今年底通行全球40個國家，屆時也會大大增加Apple Card的國際支援。

發表會當中，蘋果也宣布錢包App將支援波特蘭、芝加哥與紐約3大美國城市的大眾交通運輸系統，讓城市居民能直接用Apple Pay買地鐵或公車票。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。