國泰大膽推搭App才能用的信用卡!「自選回饋」的新玩法能打動消費者嗎?
國泰大膽推搭App才能用的信用卡!「自選回饋」的新玩法能打動消費者嗎?

如果你是精打細算的消費者,打開皮夾信用卡絕對超過三張,在不同的消費場景選擇拿出能夠賺回最多好處的卡。但要管理這麼多張卡其實很麻煩,此外,銀行調整卡片權益的頻率高,消費者長期處在辦卡、剪卡的循環,難以經營好顧客關係。

因此「可以隨時切換優惠」的信用卡成為2021年的最新趨勢。純網銀LINE Bank就首先推出,簽帳金融卡有「吃飯」、「網購」兩種優惠,消費者可依照需要在APP中選方案,如同樂高積木般自行組合,多了彈性與個人化空間。

而國泰世華是第二家投入此戰局的業者,本周新上市的CUBE卡,一次端出「購物」、「旅遊」、「數位服務」三大權益方案,讓用戶透過網銀APP自行切換。

國泰世華
國泰世華本周新上市的CUBE卡,一次端出「購物」、「旅遊」、「數位服務」三大權益方案,讓用戶透過網銀APP自行切換。
圖/ 國泰世華

「實體卡可以只有一張,權益可以有好多個。」國泰世華資深副總鄭有欽表示,這次不單只是推出一張新卡片,而是在「卡片+App」的基礎上變出很多新玩法,以及新的經營模式,例如未來規劃推出訂閱制。

擁有將近70年歷史的信用卡,是否正有新變化在發生?從國泰的例子或許可以找到一些線索。

擺脫剪卡循環,國泰要解決什麼痛點?

「消費者喜好變化太快了,好不容易設計出一款信用卡,過不了幾個月,市場風向整個又改變。」所以乾脆讓消費者自己選喜歡的,鄭有欽表示,這是國泰開發CUBE信用卡很大的原因。

目前CUBE卡共設計了「購物」、「旅遊」、「數位服務」三大權益方案,各自有不同合作的通路。鄭有欽說,未來會依照市場需求,動態調整優惠的內容,甚至再多增加新的權益類別,讓顧客選擇更多。

不過,權益切換並非想換就換,根據官方資料,在今年年底前,CUBE卡友每天都可以有一次切換的機會,預計明年開始改為一個月切換一次,切換日期可以自己選,目的是想先讓消費者習慣此新模式,國泰表示,未來會視市場反應,彈性調整切換次數規則。

然而從之前LINE Bank經驗來看,有許多的客訴都是關於客戶忘記切換優惠,導致沒有如預期拿到優惠,這也是「自選優惠」卡片目前一個很大的痛點。國泰表示,如果之後客戶真的有忘記改優惠,但確實有該類別消費紀錄的情況,還是可以透過客服人工調整,未來也規劃設立防呆機制,例如:透過LINE官方帳號、網銀APP的推播,提醒用戶當下消費所對應的優惠方案。

信用卡從敲門磚變成關係經營利器,背後關鍵是什麼?

鄭有欽認為,信用卡將會成為銀行經營客戶的工具,APP則是溝通橋樑,這會是產業很重要的變化。為此,國泰在今年六月做了一個重大決定,把旗下信用卡紅利點數重新定為成「小樹點」,1點等同於新台幣1元,可以直接折抵消費,解決了過去銀行紅利點數價值不明、使用範圍受限的問題。

國泰世華資深副總鄭有欽
國泰世華資深副總鄭有欽認為,信用卡將會成為銀行經營客戶的工具,APP則是是溝通的橋樑,這將會是產業很重要的變化。
圖/ 國泰世華

這次國泰的新卡CUBE,無論選擇哪一種權益方案都會獲得小樹點回饋,讓用戶可以折抵帳單或是兌換商品。

用一套價值清楚的點數機制,經營所有信用卡客戶,是這幾年台灣金融圈一個明顯趨勢,讓銀行透過點數,重新聚焦跟客人的關係。

像是LINE Bank就是主打回饋LINE POINTS,消費者可以在LINE生態圈使用這些點數;玉山銀行在2019年堆出的ONLY卡,回饋的點數,可以直接折抵帳單,或是兌換航空哩程等等。點數機制就好比基礎建設,規則訂清楚後,就能發展出更多玩法。

卡+APP,訂閱制能怎麼玩?

許多民眾通常只在銀行辦卡卻沒有開戶,每個月只有繳費的時候會登入銀行APP,如此就無法知道更多顧客的反饋或是行為。

而國泰CUBE卡的運作模式是必須搭配APP,這就讓國泰可以從卡友每一次的登入、優惠的選擇,掌握更多客戶喜好的線索。

國泰世華
國泰CUBE卡的運作模式,是必須搭配APP才能運作。
圖/ 國泰世華

CUBE卡權益涵蓋領域廣泛,相較於市面上有許多主打「無腦刷」的信用卡,老實說,用起來是需要費心力規劃的,而且切換權益方案的次數也有限制。

乍看之下有點不方便,國泰其實瞄準的,是日後「客製化」的服務。

鄭有欽說,目前內部規劃可以用「小樹點」,兌換額外的切換權益次數,「後續消費可以賺到的優惠,超過兌換點數的價值,這樣就會有吸引力。」國泰甚至也考慮推出訂閱制,如:每月付出固定的點數,換取無限次的權益切換等。

這次CUBE卡主打「卡+APP」模式,鄭有欽分析,APP會記錄每次卡友選擇的優惠、消費的習慣,這些數據,未來經過電腦分析後,甚至能做到在APP上直接告訴消費者,在既有的消費模式上,如何切換權益刷卡,能得到最多優惠,這類的個人化服務。

追求利益是人性,當銀行改變方向,想要聚焦客戶忠誠度,而不再單純強調回饋是否是業界最高,消費者究竟要多久才能習慣這樣的模式,或者是否會買單,目前仍是問號。

責任編輯:錢玉紘

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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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