【圖解】「一張神卡得天下!」解析信用卡最新版圖:星展併花旗後,為何刷卡金額軟腳?
【圖解】「一張神卡得天下!」解析信用卡最新版圖:星展併花旗後,為何刷卡金額軟腳?

2023年整體信用卡戰況出爐。全年消費金額刷破4.1兆元,續創新高,遠遠超過2022年的3.49兆元,增加17.5%的幅度。

其中,前五大發卡銀行就刷破2.9兆元,且各自有雙位數年成長,依簽帳金額依序為中國信託銀行、國泰世華銀行、玉山銀行、台北富邦銀行、台新銀行。

銀行業者認為,有這樣的成長規模,主要是因為民眾在後疫情時代已經養成「非現金交易」的習慣,加上電子支付逐步攀升的滲透率,推估未來刷卡金額將會愈來愈高。

觀察各家發卡銀行在信用卡市場的布局規模,銀行的「流通卡數」要超過650萬張,才有機會排上前5名;而在第6名以後,就出現不到350萬的張數,出現「大者恆大」的落差。

如果用一句話形容2023年銀行信用卡版圖變化,那就是:得一張「神卡」得天下——光是一張「Costco聯名卡」,就牽動整體排名地位。

2023信用卡版圖!最新流通卡數排行變動

根據各大銀行2023年信用卡財務揭露資訊,在流通卡數方面,國泰世華銀行原先上半年都還坐擁「千萬發卡王」霸主地位,卻在8月期間,明顯見到「斷崖式下跌」,讓中國信託銀行超車;另外,台北富邦銀行因搶下「Costco聯名卡」,全年折線圖成長明顯,最後還超越國泰世華而擠上前三名。

五大發卡銀行猶如「排名大洗牌」,2023年最終流通卡數排名是:中國信託銀行(910萬張)、玉山銀行(723萬張)、台北富邦銀行(721萬張)、國泰世華銀行(720萬張)、台新銀行(650萬張)。

中國信託銀行在2023年信用卡版圖,拿下流通卡數、有效卡數、全年刷卡金額冠軍,取得「三冠王」。

觀察一:國泰世華銀行痛失「發卡王、刷卡王」寶座,發生什麼事情?

2023年8月,有2張「強勢通路卡」讓國泰世華銀行丟失了連霸5年的刷卡王寶座:分別是被台北富邦銀行搶下「Costco聯名卡」,接著是「遠東SOGO聯名卡」合約到期。

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台北富邦銀行拿下「Costco聯名卡」,牽動信用卡版圖。
圖/ 台北富邦銀行

這2張聯名卡,影響卡數達到330萬張,不僅發卡量驚人,更在簽帳金額上帶來不少成績——尤其失去強勢通路「Costco聯名卡」,等同失去競爭「刷卡王」的重要動力引擎,國泰世華不但流通卡數跌落,也在全年刷卡金額上位居第二。

儘管國泰世華加強布局「CUBE卡」並吸引消費者轉換,如今看到數據排名就可得知,這2起換卡事件已經震出全新的信用卡版圖;後續「CUBE卡」如何補位、同時提高消費者「結帳時就想到CUBE」的黏著度,將是國泰世華的主軸策略。

觀察二:哪家銀行「簽帳金額」成長幅度最亮眼?

就2023年的銀行信用卡「刷卡霸主」情形,一定要比2022年成長15%以上,才有機會繼續穩坐信用卡前段班。

在台灣的重量級卡片中,依然是累計發卡量已達550萬張的中國信託銀行「LINE Pay卡」為王,市占率高、優惠回饋也擁有高黏著度,讓中國信託銀行順利拿下刷卡王寶座,2023全年總刷卡量達7,369億元,年成長27.6%。

國泰世華銀行雖然丟失了2大聯名卡,但在百貨、電商及旅遊等消費力道持續帶動之下,仍凝聚「CUBE卡」生態圈實力,2023年全年刷卡金額以6,824億元位居第二,比2022年成長超過千億元幅度。

國泰 cube
國泰世華銀行打造「一卡(CUBE卡)、一平台(CUBE平台)、一帳戶」的生態系,經營與客戶關係的「深度」。
圖/ 國泰世華銀行

玉山銀行緊追在後,除了手握百萬張規模的「家樂福聯名卡」,加上星宇航空聯名卡、海外高回饋的熊本熊卡,使得2023全年總刷卡量達到5,435億元,年增12.6%。

另外,原本2023年上半年還位居第五、拿下「Costco聯名卡」的台北富邦銀行,不但奪下流通卡數前三名,更受惠於民眾在Costco的消費力道,讓整體刷卡金額成長到第四名。

觀察台北富邦銀行布局,發卡量破200萬張的「Costco聯名卡」自在2023年8月開放使用,再加上百萬張的「momo卡」,以及日韓回饋無上限且發了近200萬張的「富邦J卡」,所有主力卡集結而推升2023全年刷卡金額達4,850億元,成長達38.5%最為亮眼,比2022年多出了1,349億元。

觀察三:星展銀行合併花旗後,雖然有發卡量,但刷卡下滑?

值得注意的是,星展銀行2023年8月併購花旗銀行在台灣的消金業務,也造成信用卡排名更動,雖然在合併後,星展銀行流通卡數大幅增加,從67萬張一度來到336萬張卡,排上第六。

星展銀行宣布推出「星展eco永續卡」,並將啟動整併後最大規模的信用卡換發作業。
星展銀行宣布推出「星展eco永續卡」,並將啟動整併後最大規模的信用卡換發作業。
圖/ 星展銀行

不過觀察這幾個月的變化,卻見到星展銀行的流通卡數、有效卡數及簽帳金額有「逐月走跌」的現象,尤其流通卡數從8月的336萬張開始,以每月減少幾萬張的幅度,12月來到332萬張;在有效卡數方面,也從8月的241萬張,降至10月的233萬張,12月來到223萬張,短短4個月就少了18萬張卡。

儘管星展銀行2023年下半年開始,刷卡金額每月都破百億元,但也有逐月下降10億元的情形,例如,12月刷卡金額達204億元,與10月的228億元高峰相比,少了24億元。

當星展信用卡延續花旗客戶還沒站穩時,聯邦銀行趁勢以全年刷卡量1,715億元,年增逾24%,超越星展而躍升第六。業界人士認為,信用卡市場競爭激烈,2024年將有可能見到星展與聯邦的「爭奪戰」——合併是否會增加消費者的使用黏著度,還是要看消費生態圈的特色。

玉山銀行熊本熊卡
熊本熊信用卡是日本熊本縣政府直接獨家授權「熊本熊IP」給玉山銀行,顯見玉山金控與熊本縣政府雙方的合作實力。
圖/ 蔡仁譯攝影

信用卡未來2大趨勢:國內市場打響名聲、布局海外高回饋

綜觀2023年信用卡版圖發展,「流通卡數」主要戰場集中在前五名玩家,第六名以後變動不大,是因為消費者已經習慣了手邊的信用卡消費生態圈,因此出現「大者恆大」的情形。

銀行主管透露,銀行發展新的信用卡時,一定要先祭出消費回饋,在消費市場上打響名聲,才有機會搶下市占率;如果消費市場沒有關注度,也沒有聯名或通路的題材,就不會帶動明顯的發卡數量或刷卡成績。

另外,也可以看見各大銀行不只在國內市場撐盤,像是在海外布局上,也有航空聯名卡版圖及海外旅遊高回饋的助陣,提升生態圈的完整度,這些都將持續增加發卡量及刷卡金額的規模,甚至是提升手續費收入的來源。

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責任編輯:林美欣

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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