QR Code共通標準走入萬家店,VISA目標第四季衝跨境支付
QR Code共通標準走入萬家店,VISA目標第四季衝跨境支付

行動支付工具百百種,雖然讓人眼花撩亂,卻也顯示近年多元支付在台灣發展的成效,現在在連鎖通路、餐廳,幾乎都能使用現金以外的方式付款。

要衝高行動支付普及率,關鍵在於必須讓小型商家、攤販導入多元支付方案,QR Code掃碼支付將扮演取代傳統現金支付的關鍵,VISA積極在台灣推動「EMV®國際通用掃碼支付」,目前已經與國內十大錢包串聯,今年第四季還希望做跨境支付。

攜手10家業者推QR Code共通標準,跨境支付第四季登場

除了感應式交易,VISA在台灣市場力推共通QR Code標準EMVCo,經過一年的努力,目前EMVCo已經串聯包括台灣Pay、台新銀行卡得利、永豐銀行豐錢包、渣打銀行行動銀行、華南銀行行動網、兆豐銀行兆豐Pay、彰銀行動網彰銀錢包、第一銀行第e行動、合作金庫合庫E Pay與台灣企銀行動銀行行動支付等十大錢包。

只需要在錢包中綁定VISA的信用卡、金融卡即可使用,目前可以使用的通路,包括台北漁市、建國與內湖花市、西門町商圈、永康街商圈,總計全台有近萬的商家,可以使用國際掃碼支付。

VISA進軍中國市場有譜,碰上滲透率超高行動支付,誰能成為最後贏家?Visa
經過一年的努力,目前EMVCo標準已經與台灣10家業者串聯。
圖/ Visa

Visa台灣區副總經理王正平預告,今年VISA在EMVCo共通標準的目標,除吸引更多錢包業者加入、拓展商戶數量;也推動跨境支付,最快在今年第四季就會上線,屆時使用任何一個採用EMVCo標準的電子錢包,到海外商旅都能用手機掃碼付款。

行動支付大致可分成「NFC」感應和「QR Code」掃碼兩大類,根據Visa統計,台灣的感應支付交易在實體商店占比已超過55%。雖然以Apple Pay為首的NFC感應支付很方便,但以台灣的消費場景來說,仍有許多地方不適合裝設感應式刷卡機。

台灣QR Code掃碼支付業者眾多,面對五花八門的支付工具,讓消費者眼花撩亂,商家也不見得每一種都會串接,像是街口支付、歐付寶、LINE Pay、Pi拍錢包等業者,皆採用自家的掃碼系統,彼此間不互通,商家收銀檯上必須擺上多個不同的QR Code牌子。

Visa
為了QR Code國際通用格式EMVCo的推動,台灣VISA從2017年就開始做準備,與帳務清算組機構財金公司、聯合信用卡中心,做很多基礎設施的對接。
圖/ Visa

VISA新推動的QR Code國際通用格式EMVCo,這是一套由美國運通、Visa、MasterCard、JCB、銀聯及Discover等六大國際卡組成的機構,就算店家和用戶使用不同款支付App,只要是導入共通QR Code標準,就能互相支援使用。因為採用「主掃」模式,商家只需準備一組QRCode供消費者掃描即可,不必安裝機台,串接門檻非常低。

對清算中心來說,傳統信用卡交易跟QR Code掃碼支付,背後接收的資訊流程不同。為推動QR Code國際通用格式EMVCo,台灣VISA從2017年就開始做準備,與帳務清算組機構財金公司、聯合信用卡中心做基礎設施的對接 ,直到2018年才開通台灣的EMV®國際通用掃碼支付。

不排除與LINE Pay、街口合作

從VISA公布的合作業者來看,幾乎全部都是銀行業者的錢包,目前台灣支付市場者主流的LINE Pay、街口支付,仍採用自己的QR Code規格,VISA在台灣力推EMVCo標準,與競爭對手最大的差異,在於掌握全球使用的共通性。

支付業者百花齊放,背後是否也有制定標準的競爭考量?「我們不是要取代或競爭。」王正平認為,EMVCo標準目前都是以輔導銀行錢包為主。

Visa台灣區副總經理王正平
王正平認為,EMVCo標準是要提供民眾多元的支付選擇,並非要跟第三方業者競爭。
圖/ 攝影/ 高敬原

行動支付要發展出經濟規模,通用性絕對是關鍵。王正平認為,理想的狀況是,所有店家都只放一個QR Code,再由系統背後去做金錢的分流,未來也不排除與LINE Pay、街口支付這些第三方業者合作。

別只擔心被查稅,行動支付背後有更大商機

方便、安全、快速,這些都是行動支付好處的老生常談,許多攤商之所以不願擁抱多元支付,最關鍵的原因是一但交易金流電子化,連帶的稅務都將透明化。

王正平認為,若要火力全開衝多元支付,政府可能需要通盤檢討目前的稅制,並非支付相關業者可以改變的。若撇開稅的問題,導入多元支付,對於增加營業額是有幫助的,根據VISA提供的數據,2011年至2015年,台灣GDP因電子支付增加超過19億美元(約新台幣590億元),比起現金會有金額攜帶上限,行動支付可能讓消費者願意多消費,加上未來跨境支付開通,也能賺海外旅客觀光財。

透過EMVCo共通標準,QRCode掃碼支付可以衍伸出許多應用。王正平以帳單繳費為例,許多人習慣到超商繳卡費,過程涉及到領錢、到超商、店員釘收據等步驟,除了浪費也不方便。上周VISA跟財金公司合作,推出「Visa QR Code掃碼支付平台」,只要參與信用卡發卡帳單銀行的用戶,可隨時隨地掃描帳單上的QRCode,透過Visa金融卡付帳單,且不必支付手續費。

Visa
上周VISA跟財金公司合作,推出「Visa QR Code掃碼支付平台」,可以直接掃碼付卡費。
圖/ Visa

此外,許多旅行社在預訂機票行程時,會用傳真刷卡單的方式收款,過程暗藏許多風險與不便。王正平認為,在EMVCo標準的普及下,旅行社可以用email寄送收款QR Code,消費者直接在手機上掃碼付款;貨到付款的物流快遞,也可以受惠QR Code共通標準,將支付的摩擦降到最低。

責任編輯:陳映璇

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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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