市占率不到5%,又想做支付標準?台灣Pay的平台夢為何推不動
市占率不到5%,又想做支付標準?台灣Pay的平台夢為何推不動

過去一周,外界對於「台灣Pay」的批評沒有少過。立委許毓仁認為,目前台灣Pay旗下行動支付市占率不到5%,導入商家也非常少,民眾熟悉度也不佳,且今年光是8家公股行庫推廣台灣Pay的行銷預算,就高達新台幣6,745萬元,明年恐怕需要整個「打掉重練」。

似乎認為外界有太多誤解,台灣Pay董事長林國良大動作臨時召開記者會,強調台灣Pay不和其他業者競爭,重點是要打造QR Code共通支付標準,因此沒有「打掉重練」的問題;央行也認同說,台灣Pay未來有助於提高行動支付使用率。

回到最根本問題,台灣Pay到底跟你我的生活有什麼關聯性?

不做品牌跟業者競爭,台灣Pay董事長:我們是中立平台

針對立委批評台灣Pay旗下行動支付投入大筆行銷預算,市占率仍沒有成效。台灣Pay董事長林國良端出數字回應,截至今年九月,串接商家數超過9萬家、整合生活帳單與稅單逾5,700種、可使用卡數達949萬張卡、交易金額逾520億,且1到9月的交易金額,是去年同期成長的3倍。林國良認為,台灣Pay業務推動已初具成效,沒有打掉重練的問題。

台灣Pay不只做行動支付而已,還承擔「支付大平台」的重任,目標制定QR Code共通支付標準,解決市面上支付工具各有一套規格。台灣Pay這套共通標準,能解決商家多對多串接、民眾下載一堆App的困擾,無論是支付業者發展的「自有錢包」或加入「共用錢包」,都可以加入「共通支付標準」與服務網絡,讓一般民眾及商店都能用更低的門檻使用行動支付。

台灣Pay的背後,是由跨行支付結算機構財金公司所主導,本身是一個「中立平台」角色。現在大家之所以可以24小時跨行提款,就是財金公司在背後推動金融跨行資訊系統、即時跨行結(清)算業務等。

台灣Pay
台灣Pay與一般支付品牌不同,核心任務是要推動「QR Code共通支付標準」。
圖/ 攝影 / 高敬原

一直以來,財金公司的任務都是在打造台灣金融基礎設施。現金時代做跨行轉帳、提款;邁入行動支付時代,則是制定共通QR Code標準。銀行的客戶,能藉由銀行行動網銀連結台灣Pay,進行掃碼支付與轉帳等功能。

這可以用信用卡交易來理解,各家銀行分別發行自己的信用卡,刷卡機幾乎都能收款交易,這背後就是靠VISA、Mastercard、JCB這些國際組織的共通標準,讓消費者無論持有哪一家銀行的卡片,有刷卡機幾乎都可以消費。

目前台灣Pay除了8家公股銀行外,還有上海、台北富邦、國泰世華、中華郵政、永豐、玉山、台新、中國信託、以及淡水一信、農金資中心、南農中心等22家民營及基層金融加入,預計今年底,會再增加6家。

財金公司主導的台灣Pay,就是要成為中立平台角色,確保QR Code支付效率及交易安全,前端商戶與消費者則由各支付業者經營。中央銀行也表示,台灣Pay QRCode共通支付標準,是希望國內支付業者都能公平、自由加入,「 有利不同品牌支付業者互聯互通,以提高行動支付使用率 。」

加入共通規格?電支業者各自有盤算

不只在國內推動共通標準,考量到海外遊客需求,台灣Pay已在去年11月,整合「EMV國際通用掃碼支付」,這也是今年VISA在台灣市場的重點策略之一。(QR Code共通標準走入萬家店,VISA目標第四季衝跨境支付

除了目前支援的金融卡、信用卡,台灣Pay下一步規劃將電支、電票業者也納入共通標準內 。現階段已經跟街口支付、歐付寶、橘子支付、簡單支付、國際連5家電子支付業者,以及悠遊卡、一卡通、icash、有錢卡4家電票公司,共9家完成MOU簽訂,未來《電子支付機構管理條例草案》通過後,會把電票及電支機關條例合併,將建置電支電票跨機構共用平台,意味屆時台灣Pay成為支付大平台,點開後消費者想用哪家自行決定。

Visa
今年VISA在台灣市場,也力推國際通用的「EMV®國際通用掃碼支付」標準。
圖/ Visa

然而簽訂MOU並不保證日後一定會加入台灣Pay共通規格,目前主流的支付業者是怎麼想的呢?(台電的小失誤,竟讓LINE Pay一卡通掛點2小時

以LINE Pay一卡通、街口支付兩大代表性業者來說,都有各自的QR Code規格,兩家業者都一致表示,規格整合牽涉系統變更,需要改動的技術成本非常高,此外這些業者已握有高市占率,自然沒有變更規格的急迫性與必要性。台灣Pay共通規格想法雖好,未來是否能順利整合,仍有不少挑戰在前方。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #支付科技
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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