台新信用卡大變動!超夯「雙狗卡」現金回饋掰了、改用點數制,為什麼?
台新信用卡大變動!超夯「雙狗卡」現金回饋掰了、改用點數制,為什麼?

就在各大銀行不斷推出新信用卡、搶攻民眾最常拿出來刷卡的主流位置,台新銀行今年的策略則是擴大原本手上熱門信用卡的「經濟價值」,提升消費者的活躍度及黏著度。

這項新政策中,就是將台新擁有百萬持卡人的「@GoGo信用卡」及「FlyGo信用卡」(市場簡稱「台新雙狗卡」)原有的現金回饋, 改成台新Point的點數制。

除了讓信用卡點數等同於現金回饋的消費功能之外,還具有「1點大於1元」的特性,民眾可以自由選擇要折抵消費帳單,也可以選擇累積起來兌換商品或其他品牌的點數。

台新銀行總經理尚瑞強進一步說明,台新之所以要進攻「點數經濟」,最主要的核心是要推動「生活金融生態圈Richart Life」,類似金融大平台的概念,將750萬名用戶及17萬商家串聯起來,有效發揮每年相當於百億元價值的點數經濟,產生互惠的活躍度。

「每一張信用卡都是成本,我們不可能追求幾百萬張流通卡後,沒有活躍度又回去『清卡』。」尚瑞強如此表示。

台新銀行點數機制
台新進攻點數串聯生活金融生態圈,台新銀行總經理尚瑞強(中)、台新銀行個人金融事業總處副執行長包國儀(左)、台新銀行資深副總經理黃天麟(右)合影。
圖/ 台新銀行

而對於消費者來說,台新指出,這些回饋將會「更有感」,像是台新@GoGo卡廣受好評的3.8%回饋,未來除了新增網購通路、維持行動支付外,還預計新增「訂房網」來滿足旅遊需求。同樣是看準旅遊商機,主攻旅遊航空的FlyGo卡有最高5%、海外3%無上限回饋,也將新增三大航空品牌通路,試圖要在點數市場裡搶進高黏著度。

觀察台新銀行公布2024年1月信用卡數據,單月簽帳金額來到428億元,比上一月份成長17%,更寫下7個月以來新高。 如今,台新的信用卡從「現金回饋」轉到「點數經濟」上,看到了什麼策略?

策略一:消費者偏好「自主且可累積的回饋機制」

為什麼這時要做點數回饋,是多數人好奇的重點——尤其前四大信用卡發卡銀行中,如國泰世華銀行CUBE卡「小樹點」、台北富邦銀行Costco聯名卡「好多金」都是點數回饋制度,台新銀行此時成為「點數戰隊」,看到什麼經濟效應?

尚瑞強指出,生活金融生態圈要看兩件事:一是「平台基礎資源」,二是「引擎動能」。當數位平台的基礎建設都已經打造好之後,下一步就要優化使用者體驗,讓數位金融品牌在市場上見到使用成效,「點數」就是引擎動能的一環,這讓台新看到一舉進攻點數市場的最佳時機。

另根據台新的大數據資料,台灣每年發行點數規模已超過百億點,已可看見消費者偏好「自主累兌回饋」的趨勢,超過50%百大品牌都採用點數回饋的模式。

也就是說,對於台新而言,同樣都是回饋成本,「現金回饋」只能折抵帳單,反觀「點數回饋」卻可以展開自由化 ,讓民眾擁有自由選擇兌換的功能,甚至讓使用點數的動能更強勁。

台新手付—手機就是刷卡機
台新銀行除了加強信用卡生態之外,還協助商家「將手機變成一台刷卡機」,滿足不同顧客的支付需求。
圖/ 台新銀行

策略二:點數「活化再應用」,商家也可追蹤消費行為

信用卡現金回饋的特性是,這個月消費時出現了、下個月直接折抵,一下就不見;但是點數回饋卻有累積的特性,會讓消費者「持續關注點數」的變化,等同於從支付、優惠到點數等金融生態圈所有環節,都因為消費者的關注而重新活化。

更重要的是,對於商家來說,民眾喜歡去哪裡折抵點數、會因什麼行銷活動而消費,都是「消費行為」的重要數據,在整體的數位平台的發展上,將可以更彈性、更精準行銷。

策略三:點數串聯金融生態圈,吸引新客戶

當金融生態圈逐漸成形後,還能幫助商家通路提高消費規模,並找到「新客戶」。

「對於商家而言,找新客戶的成本非常高,因此在多方合作、互相介紹客戶的情況下,就可以下降獲客成本。」尚瑞強表示,透過台新Point及生活金融平台的串聯,就可與異業夥伴合作大幅提升點數折抵的場域,提高既有客戶的貢獻,還可讓消費者感受到「1點大於1元」的價值。

舉例來說,點數除了等同現金回饋折抵消費及帳單,還可兌換他牌點數及商品,像是民眾可用「88點」換「價值131元的麥當勞餐券」,也就是1點等於1.49元,這樣的點數放大術,將可增加個人化回饋的價值,以及使用上的誘因。

據了解,台新銀行相關回饋方案預計於3月1日在官網上正式公告。

延伸閱讀: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?

責任編輯:錢玉紘

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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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