想當電商營運者,店主第一課:如何處理金流?
想當電商營運者,店主第一課:如何處理金流?

對一個電商品牌而言,行銷做得好、曝光多、點擊多當然重要,不過最終目的,仍是要有銷量,要有金錢入帳。每個電商品牌的規模不同,但同樣要面臨到的是處理金流的問題。於是,今天來和大家分享,電商處理金流有哪幾種方式,其中的優缺點是什麼,輕鬆為品牌找到最適合的金流方式。

到底要不要串接金流平台呢?

在開設電商時,大多數的人第一個遇到的問題就會是要不要串接金流平台。如果你只有在蝦皮等大型電商平台展店,大型電商平台通常都已經有固定的金流串接服務,但如果你是自己設立官網,就要研究一下金流系統了。

但若要串接金流平台,需要做足一定的功課,並且也要固定給付平台年費等,對於剛成立的電商品牌而言,會是不小的負擔,因此有些品牌會省略串接金流,直接以帳戶匯款,並且請消費者回報末五碼的方式進行對帳。這個方式的優點是,看似不用額外付出金錢成本去經營金流;然而事實上,會費時費工許多,不只需要人工對帳,還需要自己開發票等等。因此,如果在電商品牌已經有一定規模的狀況下,會發現以匯款的方式所花費的人力成本,大多時候甚至比繳給金流服務平台的服務費多上許多。

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圖/ theskaman306 via shutterstock

因而,在電商品牌擴展到一定的規模後,會建議直接串接金流平台,除了方便外,更可以節省人力成本的支出,將餘力放在如何將產品、行銷策略優化上,對品牌而言才會產生正向的循環。

接著就遇到第二個問題,如果已經決定要串接金流服務平台,要怎麼選擇呢?金流服務平台,分為兩種類別,分別是「銀行」和「第三方服務平台」。基本上所有的金流,最終都是要回到銀行的,但其中「第三方服務平台」,就是作為電商和銀行的中間橋樑,代品牌先完成大部分的事,再進到銀行,會讓品牌省事很多。接著針對兩種金流服務平台,分別做優劣的分享。

金流服務平台一:銀行,適合大型電商

在台灣,電商常見的金流配合銀行,大約是玉山、國泰、中信、富邦、永豐、台新這幾家,其中又以玉山的市占率最高,因為系統介面相對方便、易懂許多。這就可以提到,使用銀行金流的缺點,就是大部分的銀行,在金流操作上都會很複雜,無論是在程序或是系統上,都滿不親民的。

並且,銀行比較沒有一條龍的服務概念,部門分工細瑣,導致雖說是同一個電商的金流,但可能因著消費者選擇的付款方式不同,例如有的消費者選擇線上刷卡,有些則選擇虛擬ATM轉帳。以銀行端而言,這兩種付款方式就分別隸屬不同的部門管理。因此,對電商品牌而言,就要同時和不同的銀行部門接洽,申請服務,且因為跨多部門,年費、服務費可能都會隨著提高價格。

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圖/ Pixabay

再者,銀行對於金流操作自然態度非常嚴謹,又因為不同金流方式跨了不同部門,因此API會由不同的部門測試發送,來回測試,無論時間和人力都要花費不少。銀行相對地對於金流系統也有比較多的自主權,因此改變API程式等等是常見的事,電商品牌要隨時注意自己的付款系統是否有因此受到影響。

最後是,銀行金流所提供的付款和物流方式,並沒有很多元彈性,可能無法滿足所有電商消費者的需求。

以上種種,都會導致直接使用銀行金流的電商,需要花費更多的時間和人力去照顧金流系統,並且其多元性,可能又不是這麼豐富。那麼你會問,為什麼還會有人選擇銀行金流呢?

主要是因為,想要降低刷卡手續費的%數。然而,其實如果不是規模很大、刷卡量很多的電商,你所額外付出的,包含銀行本身就收費較高的年費和規費,絕對無法靠手續費那較低的%數平衡。這也是為什麼,大部分看到和銀行金流配合的,多半是像蝦皮或者台灣淘寶之類很大型的電商平台,因為以小型電商來說,這樣的成本投入,太得不償失了。

所以,如果你也是剛開始一個品牌,單量和營業額都沒有很高的情況下,下面介紹的第三方支付平台,會是更好的選擇。

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圖/ shutterstock

金流服務平台二:第三方支付,適合中小型電商

相對於銀行,第三方支付會是對大多數的電商品牌而言,更友善的金融服務選擇。

第三方支付,除了是介於銀行和電商之間的角色,同時也是代表品牌先向消費者收款,再將款項撥給品牌的中間者。對消費者而言,有第三方支付其實應該是更安心的,而對品牌而言,第三方支付平台可以提供完整的服務,從收款、開發票到提醒消費者付款等,都有人幫你處理好。

另外,第三方支付的串接系統不像銀行這麼複雜,甚至也會有人協助操作,並且年費、服務費等都比直接用銀行金流系統親民很多。

再者,相對於銀行,第三方支付提供的付款方式通常更多元便利,例如信用卡分期就有好幾期可以選,在收款、退貨退款等流程上都簡單方便許多。

在台灣,使用率最高的第三方支付平台是綠界科技、藍新科技和紅陽科技,它們分別有不同的特點,有需求的人建議可以官網看各自的介紹,再來評估一下哪一種最適合自己的品牌。

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圖/ panuwat phimpha via shutterstock

聽起來這麼好用方便的第三方支付平台,也有缺點嗎?有的,但我認為其實問題都不大。第一是刷卡手續費比銀行金流高,但我認為這是不得已的付出,且是權衡過後損失更小的,因為在訂單不多的情況下,繳給銀行的費用絕對多餘第三方支付平台的信用卡手續費。第二是,對不了解金流系統的人來說,第三方支付平台的介面可能會讓他們感覺陌生甚至不放心,導致掉單率。然關於此點,我認為都是可以去向消費者教育溝通的,甚至當隨著第三方支付平台越來越普遍後,消費者的這個現象一定也會越來越少。

總體而言,我認為第三方支付平台是比直接去找銀行串金流服務更值得選擇的。無論在費用或方便性上來看,都勝出銀行許多。

以上是今天的分享,希望有幫助到大家更了解電商的金流選擇,和各選擇間的差異,並依照自己的需求,找到最適合自己的金流方式喔!

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責任編輯:郭昱彣、周雨萱

關鍵字: #電商
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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