行動支付消滅了現金，那信用卡也會被取代嗎？|數位時代 BusinessNext

不只是支付工具，信用卡也是階級象徵

「發行信用卡，並不是我們真正想做的事。」街口支付執行長胡亦嘉先前接受《數位時代》專訪時曾這麼說過，他的目標是把街口支付本身發展成一種支付工具，不過胡亦嘉也說，市場上仍有信用卡需求，因此也不排除發行聯名卡，可以看出信用卡仍在現代社會中，存有重要的位置。

信用卡的歷史可以追朔到20世紀50年代，當時美國曼哈頓信貸專家麥克納馬拉（Frank McNamara）在飯店用餐，因為身上錢不夠，只能請老婆送現金來付帳，他覺得這樣實在太麻煩，後來他成立了「食客俱樂部（Diners Club）」，成為會員後只要帶著一張記帳卡，就能到配合的餐廳消費，也就是全世界第一張信用卡「大來卡」的前身，而台灣也在1975年由中國信託發行第一張信用卡。

信用卡之所以至今仍這麼受歡迎，是因為「先消費、後還款」的商業模式，除了讓消費者可以調控支出，對商家來說，分期付款的消費模式，更帶動高單價產品的銷售，促使消費市場繁榮。

信用卡不單只是支付工具，同時也是種族、階級的象徵，發卡銀行根據個人收入、資產的不同，制定不同等級的卡別，這些等級比較高的卡別通常必須支付高額年費，除了擁有較大的消費額度，同時也包含各類的福利以及私人禮賓服務，對持卡人來說，這等於是透過信用卡獲得更好的服務以及社會地位象徵。

不過許多社會比較弱勢的群體，可能因為收入、信用評分等因素，無法取得信用卡產品，被排除在金融服務外，一張卡片的背後，其實也存在複雜的社會階級問題。隨著FinTech發展、經濟水平提升，也許可以用新的視角重新審視信用卡的價值。

「卡」不是重點，發卡組織與電支合作成關鍵

隨著電子支付、無卡分期等新興支付型態推出，一般人也可以輕易享受無現金支付便利，那麼信用卡會不會真的如PayPal執行長所說的，被行動支付取代呢？

萬事達卡業務拓展副總裁劉美慧認為，全球仍有高達80%的人使用現金交易，現金依然是全球主流的交易方式，因此信用卡產品仍有許多可以施力的空間；不過最關鍵的還是信用卡的「共通性」。

萬事達卡（MasterCard）、VISA、JCB、美國運通這四大發卡組織，撇除中國市場（以銀聯為主）的特殊性，持有這些主流發卡機構的信用卡，幾乎在全球都能夠交易，目前仍沒有一款行動支付（撇除支付寶、微信支付的特殊性），能如同信用卡般在全球暢行無阻的消費，劉美慧認為信用卡享有共通性的優勢，短期內難以完全被取代。

傳統信用卡產品的下一步，劉美慧認為將走向虛擬化、數位化，「卡」本身的有無不再是重點，除了國際三大Pay綁卡後直接以手機感應交易，許多人也會直接將信用卡綁訂街口支付、LINE Pay以QR Code付款，像是最近蘋果（Apple Pay）發行的信用卡Apple Card，就是與高盛銀行、萬事達卡合作，可以觀察出在科技的衝擊下，銀行、發卡組織也積極在新時代中求轉型，獲得用戶的親睞。

未來信用卡雲端化，加上5G加入，支付的摩擦將會大幅降低，只要透過生物辨識、密碼確認是本人後，只需透過手機、穿戴裝置等媒介，就能以電支帳戶或是信用卡等任何偏好的方式扣款。

PayPal執行長丹·舒爾曼說的也不算錯，信用「卡」確實會消失，但商業模式短期內仍會持續存在，但也必須轉型跟上時代變遷，以不同的樣貌提供服務，正如同胡亦嘉曾說過的：「 電支跟信用卡應該要一起努力，完成無現金社會，而不是去打架。 」

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。