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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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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