全家結盟玉山成立「全盈支付」搶進電支市場,到底號稱「閹割版純網銀」的魅力在哪?
全家結盟玉山成立「全盈支付」搶進電支市場,到底號稱「閹割版純網銀」的魅力在哪?
2021.01.22 |

十年前,銀行可能從來沒有想過,最大的競爭對手不是金融同業,而是賣茶葉蛋、賣雞蛋牛肉的零售通路。

去年(2020)年底,立法院通過修正《電子支付機構管理條例》,電子支付業者不單可以通路交易,還可以買外幣、基金,點數還能互轉,想像一下,在小七買完咖啡,還能順便買點美金,電子支付業者可以做到如同「 閹割版純網銀 」的服務,這樣的未來,充滿想像空間。

這場競爭,即將進入新一輪戰局,蝦皮、全家、全聯,都陸續提出電支執照申請,金管會本周表示,全家會跟玉山銀行合組合資公司「全盈支付」,成為國內電支市場新的競爭者,值得一提的是, 這將會是第一例,銀行跟非金融業者,合組電支機構的例子

延伸閱讀:蝦皮支付能通過新中資條款嗎?一次看懂蝦皮購物將面對三條路

全家攜手玉山銀,進攻電支市場

超商龍頭統一超(7-ELEVEN),目前已經取得電支執照,且在2019年推出「icash Pay」,擁有1,300萬會員數的全家不甘示弱,年初公告設立合資公司進攻電支業務。

金管會表示,全家將跟玉山銀行在去年12月就送件,設立一家資本額5億元「全盈支付」,做專營電子支付,這是國內首例銀行跟非金融業者,合組電支機構的例子。

玉山金控
全家會跟玉山銀行合組合資公司「全盈支付」,成為國內電支市場新的競爭者。
圖/ 維基百科

事實上,玉山銀行本來就有兼營做電子支付,這次是以投資方式提出申請。

過去玉山的電子支付,主要將火力集中在「跨境支付」,跟支付寶、PayPal都有過合作。根據金管會截至去年11月的資料,玉山電子支付的用戶數約為125.8萬人,僅次於街口支付、LINE Pay Money,每月平均代理收付金額也有約13億元左右。

玉山跟全家合作後,可以藉由全家本身的1,300萬用戶,以及3,602間門市,將電支的觸角延伸到國內,雙方的用戶基礎,將會是不容忽視的強勢玩家。

金控龍頭也緊張?「場景」、「用戶」是關鍵

接著,來看一下目前國內電支市場的概況。根據金管會截至去年11月的資料,台灣電支用戶(兼營及專營)共有1,139萬多人,共有九家持有執照的機構。

用戶數最多的,是街口支付383萬多人(專營),第二是跟LINE Pay合作的一卡通,有295萬多人(專營),第三則是玉山銀,有125萬多人(兼營)。

此外,悠遊卡、愛金卡、國際連、橘子支、歐付寶、簡單行動,以及還沒上線的遠鑫,都是領有執照的電支業者。

接下來,市場只會越來越熱鬧。電商蝦皮在去年,因為日均餘額已經達到31億元,因此依照規定提出電支執照申請,金管會已經同意許可,目前需要將資本額增至5億元;全聯也在去年底送件申請,會100%出資以「全支付」名義,申請設立電子支付業。

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全聯在去年底送件申請,會100%出資以「全支付」名義,申請設立電子支付業。
圖/ 全聯福利中心

台灣首家純網銀「樂天銀行」已經在本月正式對外營業,不過說到底,純網銀仍是一家銀行,不至於大幅度改變市場遊戲規則。不過,當零售業者跨入此領域就不同了,筆者認為,金融服務在未來十年,競爭的重點將會是「場景」跟「用戶」,而這兩點零售業者都佔有優勢。

先以場景來說,台灣兩大超商龍頭,就握有將近一萬間線下門市,加上近年業者開始發展電商通路、跟外送業者合作等等,都創造許多需要金流支持的場景,重點是跟民生需求高度連結,反觀銀行分行總數僅有約三千多,生態圈場景並不若零售通路完善。

在用戶數方面,無論是7-ELEVEN、全家或是全聯,各家會員數都突破千萬大關,且持續成長中,這個人數規模,以及對於品牌的忠誠度,就連金控龍頭,恐怕也望塵莫及,可以肯定的是,新一輪的金融大戰,即將開打。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #支付科技
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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