詹宏志看點數經濟兩大困境,Pi拍錢包下一步瞄準FinTech
詹宏志看點數經濟兩大困境,Pi拍錢包下一步瞄準FinTech

去年八月,玉山銀行和網路家庭子公司拍付合推「玉山Pi拍錢包信用卡」,這套結合行動支付錢包和信用卡的模式,被視為是瞄準中信LINE Pay信用卡而來。

時隔不到一年,Pi拍錢包再度出擊,不僅在繳稅、海外消費祭出更多回饋外,更增加許多合作夥伴,P幣的使用通路超過五萬個據點。Pi拍錢包營運長韓昆舉也預告,下半年將跟更多的連鎖通路串接,換言之,「點數經濟」大戰才正要開打。

定價不穩定也有影響?詹宏志看點數經濟的困境

點數跟支付兩者密不可分,去年Pi找上玉山發行信用卡只是第一步,背後真正的布局,正是「點數生態系」,目前P幣可以用來繳水電費、網購、公益捐款,對消費者來說,點數兌換通路是否夠多,才是真正的核心,這也是為什麼去年的記者會上,Pi拍錢包營運長韓昆舉會說:「全國最強大的點數生態系,在今天成形。 」

今年Pi 拍錢包陸續擴增使用通路,範圍包含量販百貨、國道服務區、連鎖速食、咖啡廳、手搖茶飲、書店、餐廳等。根據韓昆舉說法,目前P幣使用通路數已經超過55,000店,從數字來看,Pi 拍錢包線上和線下抵用比率約為45%:55%,接近半數的抵用比率,顯示P幣不只改變購物體驗,背後的影響力也正在擴增。

詹宏志
詹宏志強調,像是台灣大車隊、PChome24h購物這些Pi拍錢包配合的平台,都是定價很穩定的通路,這就是P幣的優勢。
圖/ Pchome

「我自己觀察日本點數經濟,有很深的體會,」PChome董事長詹宏志認為,過去台灣在談點數經濟,總覺得不容易成一個氣候。第一個原因是點數取得的方式不一致,「而且點數的價值很不確定。」;再來則跟零售業定價穩定性不夠有關,「日本零售業都尊重定價,不會輕易有折扣,台灣過去定價不穩定,動不動就5折、6折,點數的力量就不明確。」

當點數背後的價值無法有一個明確的輪廓,消費者在使用上,就感受不到背後的衝擊,詹宏志強調,像是台灣大車隊、PChome24h購物這些Pi拍錢包配合的平台,都是定價很穩定的通路,這就是P幣的優勢,「合作都是很穩定的,當你可以得到點數,回饋利益變得真實。」

過去不到一年的時間,PChome所發出的P幣已經超過八億,「今年預計發20億(指P幣),」詹宏志預估,這背後將能帶動1,000億新台幣的商機。

紮穩馬步,持續擴張P幣生態系

過去常有人拿中信LINE Pay信用卡,和玉山Pi拍錢包信用卡做比較,不過今年LINE Points回饋從原本的2%調整為1%,讓P幣顯得格外有競爭力。

隨著繳稅季節的到來,Pi拍錢包營運長韓昆舉表示,用Pi拍錢包信用卡繳綜合所得稅,將可獲得1%回饋;此外,5~8月的暑假旺季,海外消費P幣回饋3%,且沒有上限。

LINE Points模式之所以能取得成功,背後的關鍵是廣大的生態系,因此生態系是Pi拍錢包非常重要的策略。今年也會跟專營電子票券服務的公司Edenred宜睿智慧合作,推出「拍享券」票券服務,供應包括85度C 、cama café、ezfly機票、Häagen-Dazs、KKBOX、肯德基、威秀影城、家樂福等50個連鎖通路品牌電子票券。

消費者透過Pi拍錢包能用P幣直接抵用兌換,或搭配其他綁定支付工具購買,這是P幣首次能運用在電子票券上,大幅擴增P幣的使用場景。

Pi拍錢包
5~8月的暑假旺季,海外消費P幣回饋3%,這個部分是沒有上限的。
圖/ Pchome

此外,本土美食外送品牌有無外送,也宣布進駐 Pi 拍錢包App,無論供應餐點的店家是路邊攤或是餐廳,消費者都可以直接以Pi 拍錢包付款,可以享有4.5% P幣回饋,也能使用P幣全額折抵餐費。這項合作的意義不僅只是擴增P幣生態系,更意味著把更多實體店面導入Pi 拍錢包中,透過平台的力量,降低實體餐廳的數位落差。

保險、投信都有可能,Pi拍錢包下一步瞄準FinTech

一個支付工具要能夠成功,除了優惠、補貼是否夠大方,應用場景是否多元更是決勝關鍵,韓昆舉也預告,下半年將與統一時代百貨、露天拍賣串接行動支付服務,持續擴大虛實通路應用場景。

以Pi拍錢包來說,與競爭對手相比,最大的強項是在公部門繳費,像是路邊停車費、水費、電費這些都支援付款,韓昆舉認為:「這些是剛性需求,大家都一定要繳的。」

Pi拍錢包
Pi拍錢包營運長韓昆舉預告,下半年將與統一時代百貨、露天拍賣串接行動支付服務,持續擴大虛實通路應用場景。
圖/ Pchome

但就通路應用來說,過去Pi拍錢包在市場上的動作確實緩慢了些。韓昆舉解釋,大型連鎖通路串接一款新的支付並不容易,因為系統龐雜、IT排程,通常需要半年到一年的時間準備,而透過P幣生態系的挹注,通路開拓將是Pi拍錢包一直以來努力的目標。

在P幣生態系逐漸紮穩步伐後,韓昆舉預告:「下半年,我們會做更多跟FinTech有關的,」除了與更多金融業者合作,也不排除跟街口支付一樣,進軍投信投顧,以及保險服務,「未來金融服務會是一大重心,」韓昆舉說。看來不只是支付之爭,隨著下半年金管會將發出兩張純網銀執照,點數大戰才正要開打。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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