【圖解】Pay戰白熱化!只有3個錢包能活下來,55.9%選擇關鍵是它
【圖解】Pay戰白熱化!只有3個錢包能活下來,55.9%選擇關鍵是它

世界4大發卡公司之一的萬事達卡發布《台灣消費者數位金融及支付趨勢調查》,指出在過去1年間,台灣每10個消費者中就有1人不再使用現金支付,而整體來說,已有7成台灣民眾在日常消費時,會優先使用數位支付工具。

消費者行為為何會有這些轉變?與業者積極參與市場脫不了關係。

2022年是台灣電子支付的轉折年,街口支付和一卡通新經理人上位、全盈支付與全支付加入戰場,特別是全支付背靠強勢通路全聯,快速累積了上百萬個用戶,成為新興卻強悍的玩家。

在2022年「Pay戰再起」的背景下,台灣用戶的支付習慣發生了什麼變化?從萬事達卡發布的趨勢報告中,《數位時代》總結了2大觀察點。

觀察一:支付工具多不勝數,但用戶手機中最多就3個

扣除銀行兼營的電子支付,專營的電子支付約10家中,用戶數超過100萬人的就有街口、一卡通、全支付、悠遊卡、歐付寶5者,加上如LINE Pay、Pi錢包等大量第三方支付,市面上的支付工具可說是多不勝數。

然而,根據萬事達報告,近9成消費者平時最多只會使用3種支付工具;而從消費金額觀察,與去年相比,多了將近1成的用戶,每次用數位支付工具付款時,會花掉超過新台幣250元。

萬事達卡台灣區總經理陳懿文指出,從錢包數量固定、高交易金額的消費筆數增加,可以觀察到「消費者對於特定支付錢包的忠誠度相當高」。

那麼,決定哪些支付工具能留在消費者手機裡的,會是什麼?答案是通路數量。

報告內容提到, 有55.9%的消費者在決定要留下哪些支付錢包時,在乎該錢包能在多少地方使用 。陳懿文表示:「如何持續擴大支付使用場景,將是各支付業者未來面臨的重要課題之一。」

而現階段,「便利商店、超市、網購、量販店」是消費者最頻繁使用數位支付的4大場景。從此也可以看出,電子支付產業高度依賴場景,這也是全支付、全盈的利基,然而在補貼退場之後,如何正確分析交易數據、掌握用戶消費習慣,帶給消費者更好的支付體驗,將是未來的關卡。

銀髮族用量翻為3倍、台灣人還是愛用卡!還有這些支付小習慣

除了手機中最多3種錢包之外,萬事達卡報告中也提出幾點台灣民眾的支付習慣。

  1. 61~65歲的銀髮族群的用戶數,在今年成長到去年的3倍。比起在意優惠多寡與收付據點數量的年輕族群,中高齡族群更加重視資安保障程度以及是否有繳納水電費等附加功能。
  2. 延續台灣人愛用信用卡、儲值卡(電子票證)的習慣,有77%的消費者希望自己所使用的支付錢包,能夠擁有附隨電子支付帳戶儲值卡(如同電子票證)。
  3. 台灣民眾不只在一般商家消費時使用數位支付,數位支付的習慣也擴大至繳費,如線上繳納水電、瓦斯等日常開支。2022年,以數位工具繳費的筆數佔總繳費筆數之比例與去年相較成長了一倍。

根據金管會統計數據,今年前3季累計非現金支付交易金額約4.5兆元,較往年同期增加12.8%,今年更有望突破6兆元大關。然而這4.5兆元其實包含信用卡、儲值卡、電子支付及ATM轉帳購物,當中數位支付一員——電子支付其實僅佔3.69%。

如何讓電子支付跨出便利商店、超市、網購與量販店,不論是進入消費單價更高的場景如百貨公司,或是串聯其他高單價的金融商品,將是電子支付業者的下一個考驗。

責任編輯:林美欣

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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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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

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。

國泰金控
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。

國泰金控
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。

國泰金控
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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