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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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