蘋果傳攜手高盛推先買後付服務、沒Apple Card也能用!科技巨頭為何加強金融佈局?
蘋果傳攜手高盛推先買後付服務、沒Apple Card也能用!科技巨頭為何加強金融佈局?

繼2019年推出Apple Card之後,蘋果又將觸手伸向了金融服務,傳出正在高盛合作開發先買後付服務,消息一出相關金融科技企業股價都大受影響。

這項先買後付服務似乎還沒有正式名稱,內部人員稱之為「Apple Pay Later」,高盛將作為實際的貸款方,類似Apple Card時的合作模式。不過這項服務本身是個獨立的服務,與Apple Card沒有直接關聯,即使沒有蘋果信用卡也能使用。

沒有Apple Card也能用,蘋果先買付新服務搶攻新市場

根據目前已知的情報,Apple Pay Later主要是與Apple Pay結合使用,用戶可以將應付款項延後分期付款,例如每兩週繳費一次的四期零利率分期付款,或者按月支付、但有利息的長期付款計畫。

至於按月付款的利息有多少,目前還沒有確切的消息。想要使用Apple Pay Later服務的話,用戶必須先透過Apple Wallet服務遞交申請,需要實際的身份證明等資料才能申請這項服務。

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繼2019年與高盛推出Apple Card後,現在又將再度攜手推出新的金融服務。
圖/ Apple

另外,Apple Pay Later不會去檢查用戶的信用評等,部份方案也不會收取逾期付款的滯納金或手續費,類似於Apple Card的設計。同時蘋果還計畫提供用戶暫時性的Apple Pay Later信用卡。

消息人士強調,這項新服務目前還在開發階段,未來很可能還會有變動,甚至直接胎死腹中都不是令人意外的事。

蘋果在此時傳出將推新金融服務的消息,被認為與電商在疫情下的蓬勃發展不無關聯,這項服務也將可以促使更多民眾使用Apple Pay。去年7月底時,蘋果也收購了一間關於手機付款技術的新創Mobeewave。

根據網路資料庫Statista的數據,截至去年9月全球Apple Pay用戶數達到了5.07億人;且根據一項2019年的調查,Apple Pay在美國行動支付市場達到了51%的高市占率,目前全美約90%商店都支援Apple Pay付款。

值得一提的是,高盛在本週曾暗示與蘋果合作的可能性。高盛近年來一直希望能在消費者金融領域建立業務,財報會議上財務長史蒂芬.謝爾(Stephen Scherr)便透露,他相信「與蘋果有更多(合作)機會。」

不是要與先買後付業者打對台,蘋果目標建立更大金融生態系

在蘋果計畫推出先買後付的消息曝光後,Affirm、Zip、Sezzle等相關企業的股價大幅受挫,Affirm股價頓時大跌逾10%。從2020年爆發至今的疫情,帶動了先買後付服務的成長,甚至引起了PayPal等支付巨頭的注意。

PayPal也在去年底推出一項名為Pay in 4的無息分期付款服務,與Apple Pay Later遭曝光的模式相同,用戶能夠以兩週為一個繳費週期,進行四期無利率分期付款。根據PayPal的調查,新世代的年輕人們接近7成都很習慣這種類型的付款方式。

在疫情、電商興起、經濟不穩定的環境變化下,《富比士》指出,美國「先買後付」市場正以每年41.7%的速度成長,預計2021年將規模將超過1.26億美元。

Apple Card Wallet
富比士認為,蘋果推出先買後付服務意不在與相關業者競爭,而是著眼建立更龐大的金融生態系,吸引商家與消費者的加入。
圖/ Apple

延伸閱讀:蘋果將取代銀行?金融教父Brett King談未來10年想像:銀行數位收入少於一半會有問題!

雖然Affirm等公司的股價大受打擊,但有觀點認為,這些公司並不會因為Apple Pay Later的出現而遭到扼殺,對現有的先買後付服務供應商造成的直接影響實際上微乎其微。

蘋果在金融領域的發展策略與一般支付業者截然不同,沒有提供特定領域的折扣優惠,而是與特定商家合作給予消費回饋,不僅與合作夥伴的關係更緊密,此舉也讓蘋果以一個統一的服務、信用卡,便能網羅從高端到低端各種用戶。

《富比士》認為,蘋果真正的目標仍是放在與Google、PayPal及Square等巨頭競爭身上,Apple Pay Later只是構建Apple Pay、Apple Card生態系的其中一個環節,藉此籠絡更多商家與消費者加入,發展蘋果的金融生態系統。

資料來源:BloombergReuterForbes

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #蘋果 #金融支付
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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