瞄準2大痛點!市占低迷的台灣Pay,能做支付大平台嗎
瞄準2大痛點!市占低迷的台灣Pay,能做支付大平台嗎

成立於2017年的台灣Pay,由財金公司領頭,目標是響應政府在2025年將行動支付普及率提升至90%的願景。不過在百家爭鳴的行動支付戰場上,兩年的發展似乎仍攻不下令人滿意的市占率。

根據資策會產業情報研究所(MIC)所公布的「行動支付大調查」中,2018年市占率最高的行動支付排名以LINE Pay(22.3%)獲得冠軍,後續排名依序為Apple Pay(19.9%)、街口(19.7%)、Google Pay(9.1%),以及第五名的台灣Pay(9.1%)。

不過,4日財金公司與財政部特別舉辦媒體餐敘,財金公司董事長林國良不斷強調:「 台灣Pay的存在並不是以市場競爭為目的 ,而是要建置行動支付的大平台。」但他也承認因為名稱的關係,消費者容易把所有的Pay放在一起比較,他再次強調支付平台是基礎建設,為了達到支付「車同軌、書同文」的概念。

更簡單來說,台灣Pay是一個平台,是政府為QR code行動支付打造的基礎建設,整合現有各種QR code支付的亂象所建立的共通支付機制。

但在為了打造普惠金融、響應政府提升行動支付的政策下,也有做相關的支付服務。利用透過串接各家銀行、金融機構的方式,用戶只要有合作銀行的金融卡,就能直接使用台灣Pay。

用戶:沒有信用卡怎麼支付,商家:對帳太麻煩

台灣Pay的目標是打造普惠金融,因此在出發點上與其他行動支付有些許不同。主要可以從兩方面看起:

一是「 填補市場機制不足 」,台灣Pay主力推動綁定金融卡,雖然曾為人詬病無法綁定信用卡,會與消費者使用習慣脫鉤,但根據金管會數據顯示,截至今年7月,金融卡發出1億張、信用卡則是4,562萬張,差距超過一倍,仍有許多人並沒有信用卡。

除此之外,台灣有許多沒有信用卡業務的農會、信用合作社,透過台灣Pay,讓上述金融機構的用戶也能享有行動支付的便利。去年11月,台灣Pay再整合了部分信用卡掃碼支付,服務再升級。

另一方面則是為了 降低店家的不便性 ,在行動支付的戰國春秋時代,店家為了消費者的便利,需要串接各家行動支付,整個QR code貼得密密麻麻,更別說後續冗長的個別對帳。小型店家不導入行動支付,很大一部分原因也是因為如此。

台灣Pay首波整合公股銀行後,民營銀行如上海商銀、玉山、富邦等也都相繼加入,目前已有28家金融機構、農漁會257家投入,只要持有金融卡就能使用台灣Pay,希望能降低店家在硬體設置上的難題。

未來發展方向:讓所有Pay加入、導入跨國掃碼購物

除了金融卡、信用卡之外,台灣Pay的下一階段也規劃導入電支業者,目前已經與9家業者簽訂MOU,包含街口支付、歐付寶、橘子支付、簡單支付、國際連5家電子支付業者,還有悠遊卡、一卡通、icash、有錢卡4家電票公司,未來修法通過後,將會建置電支電票跨機構共用平台。屆時等於台灣Pay成為支付大平台,點開後消費者想用哪家自行決定。

在行動支付普及後,也規劃與日本NTT DATA公司及香港Jetco公司研議導入台灣Pay,達成跨國掃碼購物的服務。

最後則是最大目標:共同的QR code標準,目前台灣Pay推動的QR Code支付標準,已跟國際的EMV QR Code接軌,未來將仿效如新加坡的SGQR,向政府申請TWQR商標,作為共通支付標準的名稱。林國良補充道,共通QR code支付平台,就像是數位金流的高速公路,讓所有金融業者可以在上面跑,發展自己的商業模式。

簡單來說,店家只要將TWQR的QR code貼在店裡,所有銀行的行動網銀,以及電子支付業者都可以直接掃碼支付。

未來,財金公司只要有辦法全面整合電支電票業者,相信消費者就會相當「有感」,但這段時間需要多久,也還沒有人敢保證。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #支付科技
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

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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。

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「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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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