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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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。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

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。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「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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