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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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