日本用20年的小額後付AFTEE登台!結盟PChome向行動支付戰局投震撼彈
日本用20年的小額後付AFTEE登台!結盟PChome向行動支付戰局投震撼彈

電商平台要提升顧客購買意願,除了大撒資源補貼,改善支付的方便性、增加元性,讓消費者一不小心就付款完成,也是一種方法。

從貨到付款、行動支付到無卡分期,電商平台支付工具愈來越競爭,在日本推出近20年的無卡後付款服務「AFTEE後支付」,本周正式宣布跟電商平台PChome 24h購物合作,下半年還計畫為台灣量身打造分期付款、跨境支付,甚至進攻線下連鎖通路,土洋支付大戰一觸即發。

要如何刺激沒有信用卡、手頭資金不足的金融小白消費,「支付」就是電商搶攻滑世代的關鍵利器。

不只鎖定無卡族,AFTEE後支付為何跟PChome結盟?

20年前,日商恩沛(Net Protections)在日本推出「AFTEE後支付」,使用的方式非常簡單,只要在有合作的電商平台上,點選「AFTEE後支付」,接著輸入自己的手機號碼,收到簡訊回傳的認證碼後,10秒內就能完成支付,接著只需要在收到商品的14~30天內,到超商、網路ATM繳款即可。

AFTEE後支付
輸入自己的手機號碼,收到簡訊回傳的認證碼後,10秒內就能完成支付。
圖/ AFTEE後支付

AFTEE後支付在去年,選擇台灣作為拓展海外版圖的第一個據點,台灣分公司總經理角元友樹表示,這是因為他觀察到兩國消費習慣類似,現金付款、超商付款的比例非常高,「這樣的支付比例,與後支付剛開始經營時的日本支付市場非常相似。」

角元友樹表示,一開始都是鎖定在台灣的日系品牌為主,初期已有品牌電商Shopping99與VeryBuy,以及購物車系統公司Cyberbiz先行導入,大方向策略是跟大平台合作為主,本周正式與PChome 24h購物成為策略伙伴。

這種先享受後付款的模式,並非只鎖定無卡族群,角元友樹透露,其實日本用戶有高達7成持有信用卡,AFTEE後支付所瞄準的市場,正是滑世代最愛的「行動購物」。

他解釋,行動購物最大的問題,就是支付流程設計複雜、不直覺,這是導致許多訂單無法成交的原因之一,「AFTEE後支付操作直覺快速,結帳流程不會被打斷,」可以藉由後支付服務提升交易成功率。

一般而言,網購如果商品不如預期,退貨後往往要等上一段時間才能收到退款。對此,角元友樹提到的另一個好處是,網購使用AFTEE後支付,消費者收到商品14天後才需要付款,期限內退貨就不需要處理金流問題;更因為AFTEE後支付只需要手機號碼就能下單,對不想在電商平台輸入太多個人資訊的用戶來說,也是一大誘因。

不只要推分期、跨境,更大膽進軍線下通路

根據官方數據,AFTEE後支付在日本已經是僅次於信用卡的付款方式,日本每年不重複使用者已經超過1350萬人,占日本總人口的10%。

2018年交易總額達750億台幣,年交易件數超過4,300萬件,目前導入後支付系統的商家超過4萬家,包括UNIQLO、GU、松本清、forever21、歐舒丹、日清食品等。

AFTEE後支付主要的收入來源,來自對店家收取每筆交易2~3%的手續費,日商恩沛社長柴田紳回憶,在草創初期曾被質疑這樣的運作模式,將承非常大的風險,忍受過非常多冷潮熱諷。

事實上,AFTEE後支付沒有跟任何信貸公司合作,那麼輸入手機號碼就能下單,是否會有消費者賴皮不付款?

AFTEE後支付
日商恩沛社長柴田紳回憶,在草創初期曾被質疑這樣的運作模式,將承非常大的風險,忍受過非常多冷潮熱諷。
圖/ AFTEE後支付

AFTEE後支付給初次使用者的消費額度是2千元新台幣,若完成身分認證最多可以調升到1萬,接著根據用戶的使用狀況、還款能力調整,最高可以調升到2萬。

如果客戶賴皮不付款,將停止使用AFTEE後支付的權限,「我們有自己的信用審查邏輯,」社長柴田紳解釋,在過去20年的經驗中,未支付的比例維持在1%以下,如果用戶逾期堅持不繳,會需要付出比信用卡更高的利息。

AFTEE後支付的野心不是只跟電商平台合作,還非常懂得因地制宜,團隊在經過研究後,發現台灣特別愛分期付款、 退貨率高以及很愛到日本商旅。

AFTEE後支付預告10月將推出專為台灣量身打造的分期付款服務,可以在結帳時選擇分期,依據個人信用狀況,最多可以分到24期;而在11月時,他們將推出「海外後支付」服務,只要在日本合作店家掃描QR Code就能結帳,回台灣之後再付款就可以。

AFTEE後支付更預計在2020年導入台灣線下大型通路,土洋業者都加足馬力,支付的競爭一觸即發,可以確定的是,消費者將享有更方便的支付。

責任編輯:張庭銉

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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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