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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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