出生3個月就夭折！漏洞太大補不了，日本7-11宣佈7 Pay中止營運|數位時代 BusinessNext

今年7月初，日本7-11風光推出行動支付服務7 Pay，然而上線不到一周便因嚴重安全漏洞遭駭客攻擊，使近千名消費者蒙受損失，盜用近4,000萬日圓。

如今官方研判問題太大無法繼續營運，日本7-11母公司7&I控股在8月1日召開記者會，宣布7 Pay將於9月30日壽終正寢，結束短短3個月的服務。

推出4天就被駭，官方緊急暫停服務

日本7-11於7月1日發布7 Pay行動支付，民眾可利用App在日本全國7-11進行消費，每使用200日圓即可獲得1日圓點數（nanaco）回饋。這項服務甫推出3天，就吸引上百萬名用戶註冊。

然而才上線沒多久，7月4日就傳出許多用戶帳號遭第三方盜用。7-11官方推估受害用戶約900名，被盜用金額逾3,000萬日圓。盜用事件爆發後，7-11也立即暫停申辦帳戶與儲值功能，這項支付服務可說近乎停擺。

在後續調查中，官方發現7-11集團的共通帳號「7iD」具有嚴重安全漏洞，在7月11日中止外部帳戶的登入功能；並於30日全面重置7iD用戶密碼。即便如此，官方評估無法短期內修復，在8月1日召開記者會，宣告結束7 Pay的服務。

7&i控股副社長後藤克弘、7&I Net Medua社長田口廣人、7&I控股數位戰略推進本部高級主管清水健、7 Pay營業部長奧田裕康等四人代表出席記者會，並因7 Pay引發的事件，深深向日本社會致上歉意。

遭盜用逾千萬元，7-11保證補償用戶損失

7&I控股副社長後藤克弘表示，截至7月31日為止，此事件受害用戶累計為808人，損失金額達3,861萬日圓（約新台幣1,100萬元）。同時，7-11官方保證會彌補所有受害用戶的損失。

目前7 Pay用戶依舊可在各家7-11消耗帳號內的餘額，停止服務時未使用完畢的部份，7-11也強調會全數奉還。

盜用事件發生後，7 Pay薄弱的安全防護措施立刻成為眾矢之的。目前已普遍用在大多支付App的雙重驗證功能，7 Pay也不具備。7-11坦承，原先他們認為可透過系統監控阻止可疑交易，才為了便利性不提供雙重認證功能，但事實證明安全防護遠遠不足。

7-11聲稱，經外部調查顯示，本次事件極可能是受到外國駭客的密碼噴灑攻擊。在事件爆發前夕，登入伺服器接收到上千萬次錯誤登入要求，包括試圖登入未登記帳號、輸入密碼錯誤等，並否認早前外界質疑7-11外流用戶資料的可能性。

稍早前，日本警方也捕獲兩名利用漏洞牟利的中國籍嫌犯，兩人都聲稱受他人指使。其中22歲男子張升透露，他在微信上看到一則幫忙買東西就能賺外快的消息，才按照指示購買大量電子菸。目前警方懷疑有大型國際犯罪組織參與其中。

對於外界為何需要到停止營運的地步，7-11則解釋，驗證系統有安全疑慮是已知的事實，決定中止服務並非出自經營上的判斷，而是基於保護使用者的考量。雖然7iD本身防護具有相當程度，然而考慮到完成7 Pay修繕需要一定時間，才做出此決定。

只是「踩煞車」，7-11將重整再出發

7 Pay本應該是推動7&i控股數位戰略的服務。今年4月時，7&i控股喊出要在年內將7iD用戶從1,500萬增加至3,000萬，串連集團內各個品牌的優惠與商品資訊，進而達到促進銷售、擴大客戶群的目的。

雖然此次事件弄得沸沸揚揚，但7&i控股不打算改變推動數位戰略的方針，也不會追究管理層的責任。在7 Pay上的滑鐵盧，後藤克弘聲稱，對整體集團營運並沒有造成太大影響，或許可以說微乎其微。

經由這次教訓，7&i控股預計之後將設立更全面、連結全社的安全組織，採取與時並進的資安防護措施，同時宣稱一切準備就緒後會捲土重來，不過後藤克弘也提到，將不會再以7 Pay的名義重新出發，宣告7 Pay已經終結。

與7-11同為日本三大便利商店的FamilyMart，在7 Pay登場同日也推出FamiPay行動支付服務。FamiPay推出1個月來已累積315萬用戶，兩者的命運大相逕庭。

資料來源：日經、Engadget、IT Media

責任編輯：張庭銉

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。