拍錢包「慢點付」進攻BNPL!靠強大會員數、通路留客,能挽救PChome嗎?
拍錢包「慢點付」進攻BNPL!靠強大會員數、通路留客,能挽救PChome嗎?

在台灣,買東西想要延後付款並不難,除了信用卡很普及,0利率的分期服務也很常見,近年來「先買後付(BNPL)」服務也越來越熱門,吸引許多業者加入。

像是國內龍頭中租推出的「零卡分期」、「zingala銀角零卡」,還有日商「AFTEE先享後付」、新加坡的「Atome」,如今PChome集團旗下的Pi拍錢包也進入戰場,成為全台第一個整合BNPL的行動支付業者。電商本業經營不佳的PChome集團,近年進軍金融服務動作積極,這次瞄準BNPL背後的優勢與挑戰有哪些?

有信用卡、收入穩定客群也用,BNPL已是全球新趨勢

談到BNPL,許多人刻板印象會覺得是收入較低,或是沒有信用卡的族群在使用,這確實是一塊市場,但「方便、快速」也是其竄紅原因。

疫情後,速度快成了消費者的主要渴望,線上購物除了要快速到貨,從購物流程到結帳也不希望出現卡點。而「付錢」就是最常出現的摩擦點,如果平常沒在用信用卡、電子支付,都有申辦或實名制等問題,花時間操作是難免的。

BNPL先買後付
有些品牌BNPL還款期限比限用卡長、不需額外支付利息,也吸引很多收入穩定客群使用。
圖/ shutterstock

但在BNPL的服務中,如果業者的流程設計佳,用戶甚至不必下載APP,只要透過手機號碼驗證,不到一分鐘就搞定結帳。而有些品牌BNPL還款期限比信用卡長、不需額外支付利息,且初期額度都給得很小,也都有搭配AI模型做風險控管,方便控制開銷。

根據市調機構Precedence Research預估,2030年BNPL市場規模將達3.27兆美元,相較2021年的1,250.9億美元,足足成長近26倍,複合成長率飆破43%,在疫情的加持下,成長將更猛烈,BNPL已經成為講求快速、方便消費者的新選擇。

優勢:吸引新客群、讓既有客戶留下來

再細看這次這次Pi拍錢包推出的「慢點付」,主打免綁定信用卡、免儲值就可享延後付款和單筆三期零利率的服務。背後技術由PChome集團投資的21世紀數位所提供,這家公司主要產品為「樂分期」,就是一款先買後付的產品。

根據官方說法,用戶申請慢點付功能後,系統會立刻審核,依據消費者狀況的不同,可以取得的支付上限落在1,000~50,000元新台幣之間。21世紀數位總經理周厚宇說,額度是大數據建立的信用評分模型算出。

加上「慢點付」後,Pi拍錢包也成為全台第一個結合BNPL產品、提供分期付款的行動錢包,主要優勢在於Pi拍錢包本身的超過130萬名會員流量,可以直接推廣BNPL新功能,同時結合Pi 拍錢包原本的應用場景與通路,不必從頭開始打地基。

對於近年成長出現瓶頸的PChome來說,金融服務更是重要成長動能。商研院創模所副所長李世珍分析,現在的支付服務除了比誰的優惠多,還必須比服務,「重點是要把客人留下來。」

Pi拍錢包
Pi拍錢包結合BNPL功能後,可以進一步劃分出不同客群、使用場景,有助於開拓多元新客群。
圖/ Pi拍錢包

Pi拍錢包結合BNPL功能後,可以進一步劃分出不同客群、使用場景,有助於開拓多元新客群;營運上,Pi拍錢包也不必再付金融機構手續費,之後BNPL帶來的手續費、利息營收都可以進入自己口袋,未來要持續獲利、擴大營收有很大幫助。

李世珍也提到,綜觀現在台灣行動支付市場,Pi拍錢包也並非前幾大市佔玩家,增加BNPL功能後,讓服務進一步升級,也有助於之後跟其他同業的競爭。

挑戰:風險控管、吸引用戶使用

BNPL除了方便,業者導入的另一個原因,還有刺激消費者「衝動購買」,因為結帳實在太方便,希望能吸引消費者購買更多的東西。

不過李世珍提醒,天下沒有白吃的午餐,業者也必須小心客人不還錢,做好風險控管才能長久順利的經營。

最後還要注意的是消費者接受度,雖然BNPL在國際上很流行,且台灣市場也越來越多業者引進,但是使用的畢竟還是少數。仲信資融資深副總經理張銘聰在先前的訪問中曾說:「台灣BNPL市場還不到戰國時代。」意即成長空間仍巨大。

要如何留住現有的用戶,並吸引還沒成為Pi拍錢包會員的族群開始使用「慢點付」服務,會是Pi拍錢包團隊接下來衝刺的重點。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #BNPL
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
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OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

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2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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