Apple Pay北美滲透率終於達75%!回顧蘋果熬了8年金融科技之路
Apple Pay北美滲透率終於達75%!回顧蘋果熬了8年金融科技之路

還記得Apple在2014年推出的Apple Pay嗎?如果用成長速度來衡量,那蘋果這項沉潛8年的服務,絕對稱不上表現亮眼。當年Apple Pay的流行低於市場預期,「取代錢包」的想法也被認為很荒謬,分析師都持懷疑態度。

不過,8年過去了,《華爾街日報》在一篇文章中分析指出,蘋果公司並沒有受到打擊,而是透過「耐心」的競爭優勢脫穎而出。對於大部分科技公司來說,耐心與等待聽起來就是代表「很燒錢」,但賈伯斯(Steve Jobs)認為,只有時間能打破人們長期累積的習慣,卻並非每家公司有有這樣長的時間與成本去負擔與賭注。

iPhone用戶啟用Apple Pay的比率達75%

根據Loup Ventures的研究數據,2016年在iPhone使用Apple Pay的比例只有10%、2017年提升到20%,當時大眾似乎更偏好實體刷卡和錢包付現。2018年使用比率多了一倍,至2020年達到50%,目前則為75%。

刺激iPhone用戶使用Apple Pay前,建立的技術設施需要付出極大的努力,加上等待用戶適應的時間。公司數據顯示,一旦客戶試用過Apple Pay就會感到滿意,並增加使用上的黏著度。蘋果公司表示,美國90%的零售商目前可以用Apple Pay,當使用場域越多,服務所帶來的價值就越高。

Apple Pay漫長的滲透軌跡成了科技應用的經典,顯示小小業務也能有很大的成長潛力,同時可以擴大整個非接觸支付的市場。在美國,Visa的感應支付(tap-to-pay)來到20%,大城市則超過25%,舊金山灣區更來到30%。根據投資公司Piper Sandler稱,Apple Pay也是青少年首選的支付工具。

根據Munster估計,蘋果從使用Apple Pay的原發卡銀行收取手續費,實際上占不到公司總收入的1%,可以說,Apple Pay的存在是為了改善iPhone的用戶體驗。

Apple Pay Cash
圖/ Apple

Apple Pay並未走上iPod的後塵

蘋果公司的產品總是顛覆人們對未來生活的想像。例如2001年問世、以方便攜帶為主打的iPod,顛覆大眾聽音樂的認知,外界普遍評價認為,賈伯斯這項創新產品帶領蘋果走過風雨飄搖的營運低迷。

但經過了20多年後,隨著iPhone功能越來越多,加上手機的普及率增加,擠壓到單純只提供音樂服務的產品,後期推出較便宜的iPhone SE更成了它的對手。因此在今年(2022)5月,蘋果宣布停產iPod,讓它正式走入歷史

另外,蘋果的HomePod系列產品在2017年上市,但是3年後,因為價格因素與市場接受度,公司就宣布停產,並發展較便宜的HomePod mini。

回到Apple Pay的例子,剛亮相時,蘋果的描述也是很超現實以及充滿幻想的,執行長庫克(Tim Cook)過去稱2015年是Apple Pay元年、2016年將威脅現金地位。不過才過了3年,他就在2018年承認,非接觸感應支付未如預期的成長。

不像iPod與HomePod被時間洪流淘汰,Apple Pay則是受到時間眷顧。蘋果指出,Apple Pay的收入在 2019 年大幅成長。如今,蘋果更是積極擴充Apple Pay的設施與服務場景,在2019年與高盛合作的Apple Card踏入金融領域,今年(2022)則宣布推出先買後付的分期服務。

Apple Card1.jpg
圖/ 愛范兒
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圖/ Apple

蘋果最終希望,行動虛擬錢包能涵蓋消費者的駕駛、執照、保險等所有面向,但科技巨頭也知道,轉變的過程不會一夜之間發生,聯博分析師Harshita Rawat表示,消費者的習慣很難改變,商家接受與普及更是要等待很多年。改變或許是緩慢的,但蘋果公司有耐心等待,也預期未來會再帶給大眾破壞式創新的產品與體驗。

資料來源:WSJ

責任編輯:錢玉紘

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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