點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」
點數生態專業級玩家,樂天幫每位會員都做了一位「數位雙胞胎」

生態系,是日本樂天銀行最為人稱道的一項特色,與樂天共同組隊,爭奪純網銀執照的的國票金董事長魏啟林曾說:「生態圈本身就是一項技術。」對於純網銀經營背後的重要性不言可喻。

目前在台灣市場,樂天以電商及信用卡業務為兩大核心,領域涵蓋信用卡、旅遊、購物平台、電子書等。而在日本,樂天生態圈更提供多達70項以上的服務,產生的龐大資料透過AI、大數據、機器學習,讓樂天在行銷上占有優勢地位,而這背後,都跟每位會員背後那個無形的「數位雙胞胎」有關。

打破虛實分界,點數串起生態系連結

樂天在日本市場擁有1億人次的會員,以目前日本人口1.268 億人來看,可以說只要生活在日本,就脫離不了樂天提供的服務。而這綿密的生態系之所以方便,是因為只需要一個ID帳號,就可以暢行無阻使用所有服務。

根據樂天國際商業銀行預定的總經理佐伯和彦說法,目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」,點數經濟要能活絡發展,首先必須擴大賺取點數的管道。

佐伯和彦
目前日本樂天的生態圈,涵蓋超過70種的服務,從保險、信用卡、電商到旅遊都有。最關鍵的武器就是「樂天超級點數」。
圖/ Rakuten

純網銀強調Mobile Only,交易多半是在手機上完成,無論是買保險還是電商購物,在生態系中的所有消費都能賺取點數。也就是說買保險獲得的點數,可以用來換取或折抵旅遊產品,當然使用場景也不局限於線上,線下所有配合的商家通路也能使用。

可以說,樂天超級點數就是一種虛擬貨幣,打破虛實通路分界,在取得、使用管道都方便充足的設計下,自然提升顧客使用服務的意願以及動機,促進生態圈整體正向發展。

打造「數位雙胞胎」,摸透顧客每一寸喜好

日本樂天銀行已經運營將近20年,累積720多萬名往來客戶的數據資料,佐伯和彦表示,透過AI、機器學習技術,數據能在行銷上發揮功效。

樂天的作法,是替每一位顧客打造一個Digital Twin(數位雙胞胎),這個概念常在製造業中被提及,意思是打造一個物件或系統的軟體模型,讓使用者精準掌握變動,來運作流程。「這個我們叫做CDNA,」佐伯和彦口中的英文縮寫,指的是Customer DNA,白話來說,就是打造一個顧客的虛擬雙胞胎,透過分析,把細節喜好摸透。

rakuten
顧客資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告。
圖/ shutterstock

佐伯和彦舉例,必須掌握顧客在哪裡買東西、哪一年出生、客戶實際行為,「像是有一位A小姐,她住東京1988年出生30歲,愛吃甜點、都在晚上用手機上網,這都是事實的數據。」接著,系統會透過AI分析這位A小姐有哪些傾向。「她可能有80%機率是在公司上班、70%機率她是已婚的、97%沒養寵物,」這些預測雖然不一定是事實,樂天依舊會把這些數據整理歸檔。

這些資料就能用在金融產品的廣告上,以信用卡貸款來說,就能依據個人行為模式投放網路廣告,佐伯和彦分享,透過這套模式,廣告點擊增加778%、轉換率增加356%,確實透過預測模型達到提升業績的目標。

虛實界線模糊,必須爭取更多異業合作夥伴

樂天從2008年進入台灣市場,至今已有11個年頭,過去與許多台灣企業合作推服務,像是2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務,佐伯和彦分享,樂天信用卡業務每年都有79%的成長幅度。

周立涵_樂天kobo營運部長_2018_08_30_蔡仁譯攝-2.jpg
樂天2011年與博客來合作成立樂天書城,近期也跟Pchome合作互通點數,此外也有Kobo電子書、信用卡等服務。
圖/ 蔡仁譯/攝影

市場一般預估純網銀三年可以爭取獲利,要達到這個目標,除了要掌握穩定的資訊流、金流,也要向外爭取更多資源,也就是更多異業夥伴的支持。從股東結構看,宣布成立資本額100億元的「樂天國際商業銀行」,日本樂天取得50%股權、樂天信用卡取得1%、國票金取得49%股權。魏啟林先前就曾說過:「我們這隊,是100%的金融隊。」

股東單純好處是做決定比較有效率,但也缺少非金融的股東產業背景,這個道理就如同電商業者積極布局實體通路一樣,未來純網銀消金加上企金,場景通路快速整合,虛實界線逐漸模糊,因此,同時擁有線上線下通路的純網銀,在經營上是比較有優勢的,國票樂天隊要如何在現有的生態系外,爭取更多台灣在地的異業合作夥伴,會是現階段必須突破的挑戰。

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓