全家明明有FamiPay支付，為什麼還要跟街口合作？|數位時代 BusinessNext

超商累積點數好麻煩？街口串連全家會員，結帳3步驟一次搞定

街口支付將全家點數累積功能，與支付條碼串接，同步完成支付、累點、發票載具三件事情，看似小小的改變，將如何翻轉消費者、超商、支付業者三者的競合關係？

街口與全家合作，支付、累點、載具一次完成

會員機制已經成為超商業者淘金新管道，其中，又以2016年開始會員經營的全家最為經典，農曆年前宣布總會員數已經突破千萬大關，等於幾乎有半數台灣人都是全家會員。

全家更指出，會員的客單價比一般顧客高出兩成，貢獻營收占比超過35％，在會員的助攻下，近期公布的2019年全年財報，創下累計營收777.2億元，年增8.3％，是歷年新高。

看似成功的會員機制，卻仍有不少體驗上的斷點。如果消費者不是使用全家自有支付FamiPay，那麼結帳時，必須先出示會員條碼，再開啟行動支付付款條碼付款，需要經過兩道程序，許多消費者嫌麻煩，乾脆不累點。

街口支付最近成功與全家POS串接，消費者只要輸入手機號碼與街口綁訂，日後結帳時不再需要跟店員說：「我要集點」，只需要開啟付款條碼，店員一掃後，同時能完成支付、累點、發票載具三件事情，記者實測， 過程最快3秒就能完成 。

跟全家FamiPay互打？街口：擴大彼此會員經營

看似小小的功能升級，究竟帶來哪些好處？

對於沒有發展自有支付的品牌來說，與街口串接，就能快速補上欠缺的金流功能，也能透過街口觸及更多潛在客戶加入會員；反過來說，因為支付體驗的優化，其他品牌的會員，就會提高使用街口的意願。

以這次與全家的合作為例，雖然全家有自有支付FamiPay，但街口不認為兩者在策略上有衝突，「 街口的使用者眾多、頻率也高，藉由這次整合，街口能將自身用戶轉變成品牌會員。 」對全家來說，累點的方便度提高，也有助於近一步拓展會員的黏著度，會員經營在品牌端身上，對雙方的客戶經營都有助益。

街口受訪時指出，支付與商家會員系統整合，技術上本身不難，除了全家，內部也有許多品牌POS排程正陸續進行中，今年會看到更多會員累點功能與街口整合。

觀察：LINE Pay發票載具、支付條碼尚無法整合

用戶數目前居全台之冠的LINE Pay，日前宣布大改版，推出獨立LINE Pay App，並將與一卡通合作推出的「LINE Pay一卡通帳戶」將更名為「LINE Pay Money」，不過在使用體驗優化上，速度還是略顯緩慢。

改版獨立的App，發票載具、支付條碼仍無法整合，一上一下並列的介面，有時店員還會不小心刷錯條碼，這時如果消費者還要累積會員，切換條碼的過程，勢必將拉長結帳時間。

責任編輯：陳映璇

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。

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。

「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。

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