【圖解】超過一半台灣人在用,電支市場有這兩大觀察!街口、Line Pay各自贏在哪?
【圖解】超過一半台灣人在用,電支市場有這兩大觀察!街口、Line Pay各自贏在哪?

減少接觸,是疫情下的最高指導原則,過去一年,也讓更多民眾開始習慣使用電子支付,甚至改變日常支付習慣。根據金管會最新統計,今年三月台灣電子支付的使用人數,已經來到1281萬多,若以全台2357萬人口換算,表示有超過一半的台灣人都有使用電子支付。

這次公布的數據有兩個值得探討的地方,首先是市場的洗牌,去年剛上線的悠遊付,用戶數超越歐付寶衝上第四名;第二則是代收付的金額,首度超過悠遊卡、一卡通等電子票證。

悠遊付
去年三月剛上線的悠遊付,初期知名度不高,但在三月用戶來到96.7萬戶,首度衝上第四。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

觀察一:市場洗牌,悠遊付衝上老四

所謂的電子支付,指的是用戶在完成註冊後,會有一個虛擬數位帳戶,可以透過儲值、轉帳來支付款項。

目前台灣共有28家電支業者,其中有五家「專營」,分別為:街口、歐付寶、橘子支、國際連、簡單行動支付;「兼營」則有19家銀行、中華郵政,以及與LINE Pay合作的一卡通、愛金卡(icash pay)、悠遊卡(悠遊付)等3家電子票證公司。

根據最新統計,街口支付用戶數432.6萬戶奪冠,一卡通(LINE Pay Money)以341.4萬戶居次,第三是玉山銀132萬戶,悠遊付則以96.7萬戶,首度超越歐付寶搶進第四。

街口支付積極拓展通路,例如近期在麥當勞上線後祭出高額回饋;此外,也花很多心力推廣O2O支付生態圈,像是跟電子票券品牌Edenred宜睿智慧合作,推出街口票券服務「街享券」,多元的觸角都是推升用戶數成長的原因。值得注意的是,若單以「專營」的電支業者來看,街口的市佔已經是過半的。

至於LINE Pay Money,上個月純網銀LINE BANK正式開行,不過很可惜的是,目前LINE Pay Money還沒辦法透過LINE BANK儲值。LINE BANK開行當天申請開戶人數眾多,數度出現斷線狀況,第一周開戶數就突破四萬,人氣相當高,如果未來儲值功能開通,應該可以對LINE Pay Money的用戶數帶來很大幫助。

LINE Bank
上個月純網銀LINE BANK正式開行,不過很可惜的是,目前LINE Pay Money還沒辦法透過LINE BANK儲值。
圖/ LINE Bank

而去年三月剛上線的悠遊付,初期知名度不高,隨著通路數量持續增加、不定期祭出優惠,加上今年過年透過悠遊付發放紅包等活動,都讓用戶數逐漸上升,三月用戶來到96.7萬戶,首度衝上第四名,依照這個速度來看,金管會公布四月數字時,極有可能突破百萬,並以超越玉山銀為目標邁進。

觀察二:代理收付額首度超越電子票證

三月份金管會公布的電子支付代理收付金額,來到71.6億元,這是第一次超越電子票證(消費總額67.7億元),這意味著有更多的人在使用電子支付消費交易。

街口的優勢在於用戶數多、通路廣,因此「代收付」業務長期都處於領先地位,三月分代理收付額達26.2億元奪冠;LINE Pay Money則是以21.1億元居次。

電支代理收付金額飆升,意味著經過多年的努力,線上、線下串聯的場景用多用多元,能夠使用的通路增加,對民眾來說,使用電支變成一件方便的事情,最重要的是,相較於卡片(電子票證),民眾更習慣透過手機付款,日常的支付行為已經改變了。

街口支付產品長范庭甄分析,街口之所以代收付金額持續穩坐第一,跟App使用體驗持續優化也有關係,例如開啟App速度變快、使用條碼支付的流暢度、和持續推廣會員卡綁定,「這些都正向影響用戶黏著度,換句話來說,用戶不再只在意優惠、回饋,更在乎體驗與方便性。」

至於三月份電支代收付金額的成長,范庭甄分析,其實歷年來3月皆會自然增長,「2月相比3月天數較少,且有春節長假及228連假,假期間用戶多數會到各縣市出遊,而中南部商家擴展尚在起步階段,因此2月交易量相對來說比較低。」

line pay
電支代理收付金額飆升,意味著民眾更習慣透過手機付款,日常的支付行為已經改變了。
圖/ line pay

延伸閱讀:全家結盟玉山成立「全盈支付」搶進電支市場,「閹割版純網銀」魅力在哪?

LINE Pay Money的強項則是在「轉帳」與「儲值」,金額都超越街口。LINE Pay Money背後有通訊軟體LINE的社交功能做為基礎,只要互有LINE好友,就能直接在聊天視窗分帳、轉帳很方便,推測是這兩項金額勝過街口的原因。

今年電支產業的發展值得持續關注,接下來也會有新的競爭者加入,包括零售業者全聯以「全支付」為名,要申請一張電子支付執照;全家則跟玉山銀行合組公司,要以「全盈支付」申請,目前金管會都在審查當中,如果通過,未來電支市場勢必將有一股新的洗牌潮。

責任編輯:錢玉紘

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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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