從被銀行封殺到發票App一哥,還吸引中信、PChome投資!麻布數據集團強在哪?
從被銀行封殺到發票App一哥,還吸引中信、PChome投資!麻布數據集團強在哪?

或許你沒聽過麻布數據集團,但如果你是發票兌獎的愛好者,對他們應該不陌生。

「發票存摺Invos」兌獎App在台灣擁有一定知名度,至今累積超過500萬用戶。不只如此,今年10月麻布數據集團更獲得PChome網路家庭、中國信託創投投資,讓外界更加好奇,一家成立八年的新創為何能得到電商、金控兩大企業注意?

Pchome、中信金都投資,關鍵是什麼?

事實上,麻布數據集團跟PChome、中信本就有淵源,中信金先前分別投資麻布旗下的三家子公司;PChome旗下的支付產品「Pi拍錢包」,其使用的雲端發票模組技術則來自發票存摺。

而兩大公司之所以看上麻布集團的產品,關鍵在於背後的寶藏—「數據」。

延伸閱讀:PChome投資麻布數據科技集團!看好10億筆龐大數據庫,加速佈局Fintech

麻布記帳
PChome、中信之所以看上麻布集團的產品,關鍵在於背後的寶藏—「數據」。
圖/ 麻布記帳

每四人有一人是用戶,發票存摺如何挖掘金礦?

「發票存摺Invos」是台灣市占最高的發票兌獎App,用戶數有550萬,等於每四個台灣人就有一人使用,且每月持續以5~10萬的速度成長。

消費者只要有申請雲端發票,其每筆交易都會自動帶入到發票存摺中,系統除了可以自動兌獎,還能提供用戶每月消費開支統計。累積至目前為止,交易數據已超過10億筆。

發票數據背後的價值,來自於可掌握消費者的行為。關鍵在於,發票數據經過去識別化後,可回推涵蓋線上、線下,幾乎所有通路的銷售情況。麻布數據集團目前並利用相關數據發展出市場調查服務。

一般來說,零售業者想更了解消費者行為,或是特定的通路業績好壞時,都會委託市調機構去找數據,大致可分為兩種模式:一種是直接跟大型通路的POS機台交換數據,好處是可以看到消費者買的商品細項;缺點是缺乏用戶本身資訊,無法追蹤消費者輪廓(性別、年紀等)。

雲端發票存摺
「發票存摺Invos」現在台灣市佔最大的發票兌獎App,用戶數有550萬,等於每四個台灣人就有一人使用,且每月持續以5~10萬的速度成長。
圖/ Invos雲端發票

另一種方式是去找到一群消費者,鎖定這群人並紀錄他們所有的消費行為,再做深入分析。優點是可以知道用戶輪廓;缺點是多數數據是靠用戶記憶,跟現實可能會有落差,以及無法得到即時數據。

今年疫情三級警戒期間,許多行業不能營業,影響了消費者活動範圍,這也造成市調機構難以追蹤相關數據變化。發票存摺團隊從旁觀察,在這段期間看到了商機,立刻決定投入市場。

麻布數據科技集團執行長陳振榮說,透過發票存摺來了解消費者行為,好處是費用比起外商市調機構更親民,而且不只能知道用戶輪廓,還可以涵蓋各式通路並做到每周更新。

PChome這次投資麻布,也是看上數據的力量,希望以發票數據分析消費者行為,更即時做出因應市場變化的策略。

舉例來說:某家飯店業者在疫情期間少了商務客,卻多了外帶餐點的客人;若想知道這群外帶客本來都是在哪裡消費,為何會轉移到飯店來購物,就可以透過發票存摺的數據做追蹤。又或者,美妝客戶想找到潛在客群發試用品,也都可以用發票存摺的數據,讓客群鎖定更精準。

陳振榮說,這些數據已經發展出了新的商業模式,可以用於科技行銷(Martech)、銷售分析上。而用來蒐集消費數據的發票存摺也會努力進化,像是增加消費管理、記帳等功能,或者是跟廠商合作,根據用戶發票消費數據,來提供相對應的購物優惠,「要讓發票存摺變成黏度較高的服務。」

資產負債一次掌握,連「比特幣」也串上

重要的是,麻布數據集團不只了解消費者怎麼「買」,連「資產變化」也有所掌握。

麻布集團旗下另一款「麻布記帳」,主打在用戶的授權下可串接銀行、信用卡、證券、保險等帳戶,透過自動化方式,統整用戶所有的資產負債變化。

麻布記帳也是台灣開放銀行(開放金融數據)政策成功案例之一,並是市面上唯一一款開放金融模式的記帳產品。陳振榮說,目前用戶數已經來到60萬,連結超過170萬個金融和支付帳戶。

延伸閱讀:曾被批詐騙集團、遭銀行界封殺,麻布記帳App如何搭上開放銀行風潮重生?

「過去我們都是以銀行帳戶為主,」去年開始,麻布記帳陸續整合了基金、證券、美股、保單管理,最近甚至連加密貨幣交易所「幣安」也串上。他們的下一步是朝向「個人化金融」邁進,例如:從用戶的消費數據中分析推薦適合的信用卡、數位帳戶產品。而跟銀行合作的導流辦卡、廣告推薦,都是潛在的變現方式。

麻布記帳(Moneybook)
去年開始,麻布記帳陸續整合了基金、證券、美股、保單管理,最近甚至連加密貨幣交易所「幣安」也串上了。
圖/ 攝影 / 侯俊偉

此外,麻布集團還擁有企業記帳軟體「NexTrek」,針對沒有專業會計人員編制的小型公司提供服務。「NexTrek」是一款基於雲端的企業記帳軟體,每月最低費用699元新台幣起跳,特色是不需要任何專業的會計知識,只要輸入一般的流水帳,系統會自動轉換成會計帳。甚至變成專業的報表。

陳振榮表示,若是小規模沒有會計人員的公司,為了要出報表、整理帳務,會考慮購買專業的會計軟體,但因為要價常高達數十萬元,對小公司來說仍顯負擔。「輕巧、低負擔,是我們的特色,市面上現在也幾乎沒有類似競爭者。」目前NexTrek每月已經有1200個固定付費的企業用戶。

從被封殺,到成為創新典範

如今旗下三款產品各有亮眼表現,且在拿到PChome、中信資金後,陳振榮將用來擴大台灣市場的市占率、團隊規模。但麻布集團其實有段慘淡過去,剛開始成立麻布記帳服務時,因為台灣金融科技創新風氣尚未盛行,曾一度被認為是詐騙集團。銀行甚至向用戶發出警告「建議不要使用」,認為其中暗藏資安風險,讓他們形同被封殺。

麻布數據科技集團執行長陳振榮
麻布數據科技集團執行長陳振榮所帶領的團隊,從被外界懷疑,到成為現在金融科技創新典範。
圖/ 麻布記帳

回憶這些年經歷,陳振榮淡淡地說:「任何組織內都有創新跟保守的人,這很正常。」他認為,企業需要創新,也需要保住原本的客戶跟商業模式,這在任何產業都是艱難的拉扯。

「我們第一個做,確實比較辛苦且挑戰。」但回頭來看,陳振榮跟團隊的提早佈局,現在已經陸續開始收割果實。

責任編輯:吳元熙

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓