清卡潮解析|中信銀、台新銀等8大銀行為何砍呆卡?「清卡政策」有什麼好處?
清卡潮解析|中信銀、台新銀等8大銀行為何砍呆卡?「清卡政策」有什麼好處?

各大銀行開始執行「清卡政策」!繼永豐銀行、第一銀行兩家率先公告,包括「信用卡龍頭」中國信託銀行、台新銀行、玉山銀行、星展銀行也正式公布2024新年度信用卡約定條款修訂通知,自明年1月1日起,當民眾手上的信用卡「太久沒有使用」,也就是核卡後連續12個月未刷卡或未開卡,超過銀行指定的時間,將會被「停卡」或「凍結權益」。

除了上述6大銀行開啟清卡潮,事實上,渣打銀行、凱基銀行早已明文規範嚴防呆卡流竄,台新銀行自今年8月就啟動整理超過6個月未動用的卡片。為何銀行颳起清卡潮?大刀砍呆卡,對銀行又有什麼好處?

清卡政策雷厲風行!八大銀行快刀清理呆卡

銀行名 信用卡條款或相關說明 流通卡數 有效卡數
中信銀行 核卡後連續12個月(含)以上未開卡或無消費,可在通知持卡人後,進行暫時停卡、永久停卡或主動換卡等控管作業。 897萬 569萬
玉山銀行 持卡人連續1年(含)以上未曾使用信用卡或未開卡,經評估有用卡風險或安全疑慮,將通知持卡人降低信用額度,或暫停使用權利。 714萬 479萬
台新銀行 針對超過6個月未動用的卡片,將以亮點權益、檔期優惠或專屬活動等進行溝通,鼓勵客戶刷卡消費,如信用卡未動用期間達2年,將邀請申辦其他熱門卡別,並停用久未動用的卡片。 650萬 448萬
星展銀行 持卡人卡片連續12個月(含)以上未使用且無使用循環信用餘額者,得通知取消持卡人使用信用卡,並終止契約。 336萬 236萬
玉山銀行 核卡後未開卡或無消費交易連續達1年以上者,將以書面、電子郵件或行動電話簡訊等方式,主動聯絡持卡人進行停卡。 227萬 125萬
第一銀行 持卡人於核卡後12個月內未開卡或無消費交易連續達12個月以上,得通知持卡人終止信用卡契約。 155萬 93萬
凱基銀行 持卡人連續12個月(含)以上未使用且無使用循環信用餘額者,得通知取消持卡人使用信用卡。 38萬 18萬
渣打銀行 基於風險、安全等考量,持卡人有應付帳款等於或小於零,且於最近12個月內(或以上)無任何交易或繳款紀錄者,得暫時停止使用信用卡權利。 29萬 19萬

(資料統計2023年9月;來源為各銀行網站、記者楊絡懸整理)

清卡潮來了!全台「呆卡數」超過2,000萬張

從金管會統計的數據中可看出端倪。根據2023年8月公告的最新信用卡數據,全台信用卡流通卡數約為5,766萬張,但近6個月內有消費紀錄的有效卡數卻僅有3,683萬張,未開卡或未使用的「呆卡」多達2,083萬張,換算下來,活卡率僅約63.87%。

另觀察中國信託銀行9月信用卡業務統計數據,「流通卡數」897.5萬張,但最近6個月有刷卡消費紀錄的「有效卡數」卻只有568.7萬張,這意味著有多達329萬張信用卡過去半年內沒有消費紀錄,形成猶如「呆卡」的情形。

銀行為什麼要執行「清卡政策」?

原先永豐銀行、第一銀行相繼表態,還不一定產生出市場效應,沒想到「信用卡龍頭」中國信託銀行也無預警加入清卡政策,後續其他銀行是否也會陸續跟進,將備受關注。

中信
「信用卡龍頭」中國信託銀行也正式寄發信用卡約定條款修訂通知,自明年1月1日起,當民眾手上的信用卡「太久沒有使用」,將會被「停卡」或「凍結權益」。
圖/ 中國信託銀行

以中國信託銀行為例,最新修訂的「信用卡約定條款」直接寫明:如果持卡人的信用卡有遭偽冒使用或變造之虞,或核卡後連續12個月(含)以上未開卡或無消費、或接獲信用卡國際組織通報,可在通知持卡人後,進行暫時停卡、永久停卡或主動換卡等控管作業。如果持卡人無意配合處理,銀行可以直接終止契約。

以往,各發卡行為了要活化這些「呆卡」,會用各種優惠促銷的方式,如亮點權益、檔期優惠或專屬活動等進行溝通,鼓勵民眾刷卡消費。如今修訂信用卡約定條款的內容就像是「銀行不忍了」,各大銀行陸續祭出清卡政策,消費者太久沒有刷卡,就直接凍結卡友的權益。

原因一:當「呆卡」愈來愈多張,也容易推高盜刷風險

主要的考量點在於,當「呆卡」愈來愈多張時、甚至超越「活卡」的數量,就會有盜刷的風險存在。中國信託銀行向《數位時代》表示,因應近期詐騙案件頻傳,擔心客戶久未動用卡片可能遺失遭有心人士冒用,故在約定條款中,新增停卡相關約定。

另一名銀行主管也透露,此次修改信用卡的權益,目的就在於防阻詐騙,進一步提醒用戶應該要整理自己不常使用的信用卡,如果民眾真不想使用卡片了,應主動辦理剪卡。

原因二:帳務管理、偵測異常刷卡,營運維護成本偏高

另一方面,銀行也須考量「營運維護成本」,也就是除了防範盜刷案件之外,還要多方偵測異常刷卡情形來進行防堵,以及帳務管理、資料處理等服務,導致營運成本偏高。因此,銀行加速清理呆卡,將可省下不少成本。

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多數銀行對明年清理呆卡均強調,主要是為了保障客戶權益,避免因久未用而有卡片遺失、盜用風險。台新銀行表示,如經多次溝通無效,且未動用期間達2年,將邀請客戶申辦其他熱門卡別,並停用久未動用的卡片,以維護其用卡安全。

這也是為什麼需要降低「呆卡」的存在,當今年即將來到尾聲,各家銀行開始修訂2024年度權益優惠,就目前中國信託銀行、台新銀行、玉山銀行、星展銀行、永豐銀行、第一銀行、渣打銀行、凱基銀行等最新清卡政策,預期將影響至少2,300萬名卡友權益變動。

據了解,「流通卡數」第二多的國泰世華銀行也正檢視卡友使用狀況,將進行整併或鼓勵用戶停用不需使用的卡片。至於台北富邦銀行是否將跟進清理呆卡行列,僅表態「評估中」,也將陸續見真章。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #銀行 #中國信託
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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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