電支習慣大戰開打!44萬「新成年人」口袋又不深,為何成業者狂吸對象?
電支習慣大戰開打!44萬「新成年人」口袋又不深,為何成業者狂吸對象?

2023年《民法》修訂後,滿18歲的國民可以簽署大部分的民事契約,包含租房子、貸款、銀行開戶,以及開立電子支付帳戶。這讓電子支付戰場擴大——全國18、19歲共約44萬的國民,將成為電子支付業者極力爭取的客戶。

例如街口支付、一卡通都強打多個使用據點,場域多元且廣泛,吸引18歲族群下載。據了解,其他電子支付業者也正研擬行銷方案。業者透露,為了增加18、19歲的用戶,將陸續公告與校園周遭商圈的合作計畫,並與年輕、多數還是學生的用戶會造訪的商家簽訂合約,如速食店、飲料店等。

在一般消費者所需的金融服務中,幾乎只有支付,不同於其他儲蓄、保險、信貸,是消費者無時無刻、不需門檻就能做的事。

究竟這群滿18歲,滿足法律上「成年人」的門檻,卻不一定具有穩定消費力的用戶,能為電子支付業者帶來什麼價值?

要解讀電子支付的新戰場,或許可以從「習慣」下手,就能理解業者為何大動作要吸收這群年輕人;而根據業者觀察,其實有2大誘因。

誘因一:支付是習慣戰,愈早吸收年輕用戶、愈能打下基礎

「因為這群人會長大啊。」一名電支從業人員直言,雖然這群用戶不一定具有高額的消費力,但是從小開始產生對電子支付的黏著度,長遠來看對於電子支付業者仍是利多。

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電支業者越早成為消費者的選項,越能因「習慣」,留存在用戶手機中。
圖/ mangpor2004 via shutterstock

盡早獲客並一路守候在用戶身側,等用戶進入社會開始賺錢,成為「活躍用戶」——產生貸款、投資等需求時,在第一時間提供產品選項,這向來是銀行、傳統金融機構獲取年輕族群的目的。現在,對電子支付來說亦然,獲取、留存年輕族群,對業者來說是放眼未來的策略,甚至可以說為未來「打下基礎」。

資策會MIC產業分析師廖珈𤫇觀察,數位支付用戶的消費力會隨著年齡上升不斷增加;再看使用習慣,在所有年齡區間中,26~35歲才是最頻繁使用數位支付工具的族群,18~20歲的用戶因過往無法辦理獨立辦理信用卡、開戶等原因,有高達53%的人將現金作為支付首選,數位支付以33%居次。

且根據萬事達卡《台灣消費者數位金融及支付趨勢調查》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,2022年與2021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」。

換句話說,若能及早培養18~20歲的這群年輕族群習慣數位支付,在往後就有更大的機會可以鎖定成為忠實用戶。

不過,習慣的養成需要時間助力,而在《民法》下修成年年齡之後,正給了電子支付業者更早獲取用戶的機會。

誘因二:用戶數據比消費金額更值錢

然而對電子支付業者來說,獲取年輕用戶其實具備更多數據的考量。

「工作型態改變與晚婚等因素,以及微型金融服務的普及,其實讓年輕人愈來愈晚對貸款、投資等銀行才能提供的服務產生需求。」一名電支業者表示。也就是說,年輕用戶在遠離銀行提供的服務,讓銀行無法獲客、識客,不僅無法累積數據,也將埋下無法評估用戶信用分數的風險。

銀行
愈來愈少人會臨櫃辦理銀行金融服務,銀行可以接觸到年輕用戶的管道愈來愈少。
圖/ 吳秀樺攝

而電子支付業者能很好地補起中間的空缺。自從2021年7月新電子支付機構管理條例上路,開放電子支付機構代理收付金融商品的交易,電支業者就開始與保險、證券等業者合作,期望推出更低門檻、更便利的金融服務來服務用戶。

電支業者認為,用戶在日常支付時所留下的消費行為、交易習慣,或是透過電子支付平台購買微型金融商品的紀錄,都將成為評估用戶信用級距的新參數來源。而這讓銀行日後為年輕用戶提供更大型的金融服務如房貸、車貸時,能透過上述資料更精準地審度風險、提供服務。

廖珈𤫇表示,電支平台成為新的金融服務入口,是因為用戶使用支付工具的頻率,多半比使用一般的銀行App更高。正是「支付」這種全天候、無門檻的金融行為,所能累積的細緻資料,讓包含純電支業者、儲值卡(原電子票證)業者、零售業者,甚至是銀行等都寧願承擔虧損,也要參與電支市場。

著眼於「新生代」用戶們,電支業者將陸續公告對應年輕族群的優惠、鼓勵方案,一代接著一代下去,「養成數位支付習慣」的用戶將成為社會的主流,他們未來對金融服務的需求,將成為金融業者、電支機構的關注焦點。

責任編輯:陳君毅、林美欣

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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