直通東南亞電商市場!玉山銀宣布與雷蛇合作,打造跨境雙向支付平台
直通東南亞電商市場!玉山銀宣布與雷蛇合作,打造跨境雙向支付平台

看好東南亞電商市場,玉山銀行宣布與知名電競硬體廠商雷蛇(Razer)旗下的Razer Fintech合作,串接第三方支付平台,提供雙向跨境支付服務。

許多人聽到雷蛇,會直覺想到電競商品,事實上,雷蛇早已跨足金融科技(FinTech)領域,旗下的「Razer Fintech」提供B2C(企業對個人)的Razer Pay行動支付服務,而B2B(企業對企業)服務,則是提供線上金流處理平台,以及建置東南亞廣大的實體店家支付系統。

那麼玉山銀與雷蛇跨界合作,究竟對台灣的商家、消費者來說,有什麼優點呢?

平台整合打通跨境金流,降低雙向支付門檻

玉山銀行跟Razer Fintech旗下第三方支付平台Razer Merchant Services(簡稱RMS)合作,打造雙向的跨境支付服務,而RMS的前身,是東南亞最大第三方支付平台MOLPay,跟Google、Facebook、Agoda、Amazon、Lazada、蝦皮、天貓、淘寶、Grab等知名公司都有合作。

RMS平台也整合了馬來西亞、新加坡、印尼、泰國、越南、菲律賓等東南亞多國的線上金流系統,平均每年處理超過數十億美元的電子支付交易。

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玉山銀行跟Razer Fintech展開合作,為台灣市場提供創新商機。
圖/ shutterstock

玉山銀行解釋,一般民眾習慣透過信用卡購買跨境商品,但對部分顧客來說,可能不想支付跨境手續費,而選擇透過超商繳費,或是ATM、網銀轉帳來付款;也有消費者考量商品台灣沒賣,或是跨境購買成本較低,因而產生跨境交易需求。

玉山與Razer Fintech合作,就是要建置一個跨國金流處理平台。

對消費者來說,最大的好處是降低交易成本。玉山解釋,購物時,人人都想用自己最熟悉的支付工具,玉山與Razer Fintech系統串接後,在跨境電商平台上,就能用常用的支付方式(網銀轉帳、超商付款、行動支付等),購買東南亞電商的數位服務或實體商品。

對商家來說,可以進一步提升市場競爭力。舉例而言,海外顧客想買台灣電商業者的商品,可能因為沒有適合的支付工具、跨國匯款成本高,會降低意願。玉山銀行藉由跟境外支付機構串接,可以打開更多海外商機,讓海外市場的顧客直接用當地習慣的交易方式付款,商家可以透過RMS系統收款,並將帳戶餘額提回台灣。

玉山銀行信用卡暨支付金融事業處副總經理劉美玲認為,藉由玉山與RMS的平台整合,無論是國際電商進入台灣市場,或台灣電商前進東南亞,都只需要串接一次API(應用程式介面),就能連接台灣及東南亞各國,當地的支付金流服務。

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玉山與Razer Fintech合作,就是要建置一個跨國金流處理平台。

Razer Fintech執行長李立明指出,雷蛇有超過8,000萬的數位網民,跟玉山合作後的第一階段目標,是要讓用戶降低支付門檻。舉例來說,東南亞有許多年輕客群購買手機App,或在App內購買內容時,都是透過轉帳、超商付款等方式,雙方合作未來可以擴大線上刷卡付費以外的市占,帶動整體手機App營收成長。

雷蛇進軍金融科技,還要開純網銀

知名電競硬體廠商雷蛇(Razer)近年大張旗鼓進軍金融科技,在2018年推出電子錢包「Razer Pay」,許多年輕人用來支付電話費、遊戲點數、訂閱串流服務等等。

東南亞有超過4.38億的人口沒有銀行帳戶,雷蛇聯合創辦人陳民亮認為,旗下的錢包服務,有助於在新興市場推動電子支付。近期更動作連連,要進軍純網銀市場,2020年初時已向新加坡金管局遞交申請書,計畫成立「Razer Youth Bank」。

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知名電競硬體廠商雷蛇(Razer)近年大張旗鼓進軍金融科技,在2018年推出電子錢包「Razer Pay」,許多年輕人用來支付電話費、遊戲點數、訂閱串流服務等等。
圖/ shutterstock

綜合外電消息,Razer Fintech會占Razer Youth Bank六成股份;剩下的40%股份會由李嘉誠之子的保險公司FWD、網路公司LinkSure Global、新加坡創投Insignia Ventures Partners與超市集團昇菘等企業共同持有。

責任編輯:張庭銉

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

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圖/ AWS

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