眾裡尋貴客,白金卡降低門檻打頭陣
眾裡尋貴客,白金卡降低門檻打頭陣
2002.11.01 | 科技

先生,要不要參考一下辦張免費白金卡?只要有金卡就可以申請喔!」假日走在都會鬧區,不時可看到穿著正式服裝的銀行業務員,在熙來攘往人群中,微笑遞出一張張銀行白金卡申請書。
信用卡戰爭,已經延燒到白金卡了。
過去,白金卡是「高貴,也很貴」的尊榮代名詞。銀行針對年收入140萬以上,繳款紀錄良好的優質客戶,給予約40萬元的信用額度,而高達5000元左右的年費,加上機場貴賓室、代為安排旅遊行程、代訂音樂會門票等「白金秘書」服務,都讓白金卡披上「有錢人專屬」外衣,讓人仰之彌高。
但今年5月以來,白金卡開始與「免年費」劃上等號,不但廣告打得凶,連申請書都進駐大街小巷裡的7-Eleven。白金卡頓時搖起「高貴不貴」大旗,國內信用卡戰爭也自此進入「爭取每卡最高利潤」時代。

**量變VS.質變,規模≠獲利

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還記得以前銀行總喜歡宣稱自己是「第X大發卡行」頭銜嗎?歷經數年的「拼卡量」,根據財政部統計,截至去年底為止,國內累計信用卡發卡數目,已超過4295萬張,扣除剪卡或形同呆卡的「睡覺卡」,信用卡流通卡數也有2413萬張,相當於全台灣的總人口數,若再除以全台約750萬持卡人數,每人起碼有3.2張信用卡。
然而,即使銀行發卡量達到一定規模,卻不見得與獲利劃上等號。瑞銀華寶證券曾針對台灣消費金融市場,發表研究報告指出:去年台灣銀行業中,僅中信銀與花旗銀行的信用卡部出現明顯獲利;而台新銀及富邦銀兩家在消費金融頗為積極的新銀行,雖在創新程度與卡量均呈現穩定成長,卻仍無法產生顯著獲利。
跳出規模等於獲利的迷思,讓富邦銀行開始認真思考:誰是真正能為銀行帶來獲利的潛力客層?富邦信用卡中心資深經理詹文虎說,早在一年前,富邦集團共同執行長蔡明忠,就提出白金卡免年費的想法,「我們深切感受到必須要從『卡量』轉變到『卡質』」,詹文虎點出目前信用卡戰爭的核心。
針對白金持卡人的高消費力,VISA與萬事達卡國際組織有類似研究結果。VISA統計指出,擁有高收入的 VISA白金卡持卡人,每年至少出國3次,每年刷卡金額約為1萬美元(約合33萬元台幣),是金卡的3倍,普卡的9倍。萬事達卡國際組織也曾在今年年初,也就是在白金卡大戰尚未引爆前,針對台灣白金卡持卡人做了消費型態的詳盡分析,發現不論在消費金額、消費筆數或是預借現金金額上,白金卡都遠高於金、普卡。
正因白金卡客層深具消費力,而白金卡客層又多來自優質金卡客戶,為了先行鞏固這群潛力利潤客層,因此各家紛紛從名義升等與實質優惠下手,目標都是朝向這群年紀稍輕、風險又比普卡低的金卡持卡者。
首家推出免年費白金卡的富邦,不但首年免年費,也接受其他銀行20萬以上額度的金卡卡友,這種被同業視為「降低白金門檻」策略,短短3個月累積的白金卡量超過26萬,其中就有20萬是來自其他銀行,而這群正是富邦屬意的「好客人」。這股「吸金」威力,讓其他銀行不得不開動金卡保衛戰,最明顯例子就是中信銀的普卡升金卡、金卡升白金卡的「自動升級」策略,而陸續跟進的銀行業者,目前也早已超過10家以上。
觀察這場如火如荼的白金卡戰役,萬事達卡國際組織台灣區總經理江威娜分析,這對國內信用卡市場來說,最重要意義在於深化市場區隔概念。也就是說,為獲取每卡最大利潤,以「免年費」為訴求的白金卡戰爭,其中更蘊含細緻的客戶喜好與屬性分析。

**瞄準利潤客層+客戶關係管理→爭取最大獲利

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中信銀信用卡部助理副總經理江衍輝舉例,在這場升級策略中,他們針對重新定位的白金客層,分析其生活型態與偏好,赫然發現,其中95%的卡友常往來於兩岸三地機場,造訪歐美機場比例反而很少,但免費使用全球國際機場貴賓室,卻佔傳統白金卡最的大成本。在掌握卡友消費習性後,中信銀花了半年時間,自行與兩岸三地的機場簽約,使卡友在往返兩岸三地機場時,都能享有最優質的貴賓服務;而取消較少被使用的全球國際機場貴賓服務,則大幅降低了白金卡的成本,使免年費所帶來衝擊減到最低。
雖然現在的白金卡額度,跟過去的金卡相差不大,也暫且不論現在新發的白金卡是否真的「係金A」,更重要的是,這群經過重新定義的白金卡友,「消費潛力受到矚目,可針對這群人做交叉行銷,」江衍輝點出信用卡業務,在金控架構下的深層經營思維。
看看如火燎原的免費白金卡旋風,再對照一家家重新裝潢開張的銀行貴賓理財中心,這場以「尊榮」為名的戰役,若放在交叉行銷角度下,白金卡的戰略意義,變得明朗多了!

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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