台新銀攻點數商機!玫瑰卡、太陽卡回饋3.8%無上限,「回饋2方案」對決國泰CUBE卡
台新銀攻點數商機!玫瑰卡、太陽卡回饋3.8%無上限,「回饋2方案」對決國泰CUBE卡

台新銀行7月2日推出經典玫瑰卡、太陽卡指定卡別新權益,消費者可自行切換「天天刷、大筆刷」兩種方案,最高回饋3.8%無上限方案,並串聯新光三越、路易莎咖啡與全家等40多家熱門通路台新Point多元兌點場景。

個人金融事業處執行長包國儀表示,目標是2年新增百萬張,下半年將會整理卡片,轉換更符合客戶需求的信用卡。而全新卡面則限量20萬張,其餘則維持舊有卡面,若客戶反應好則考慮再追加。

翻新20年「老卡」,對決國泰CUBE卡

外界好奇,台新為何決定將推出20年以上的玫瑰卡、太陽卡整裝再出發,而不是推新卡?包國儀說明,主要是為更貼近長期支持台新的客戶需求,運用數據分析及優化數位平台,將2張卡權益翻新,「這些客戶原先就有加油、百貨購物等需求,已經形成生態圈。」

至於相較國泰世華CUBE卡有何優勢?包國儀指出,除了3.8%回饋無上限外,在權益切換上,卡友只需2選1,每日可選一次「天天刷」或「大筆刷」方案,操作上來說相對單純,此外,2張卡片轉換點數回饋後,還能100%折抵帳單。

天天刷.jpg
天天刷點數回饋方案。
圖/ 台新銀行
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大筆刷點數回饋方案。
圖/ 台新銀行

逾6成客戶愛累積點數,搶攻「點數回饋」商機

包國儀表示,截至2024年4月底,全台流通信用卡數逾6000萬張,前五大發卡銀行佔比6至7成,其中又有近9成都是點數回饋,可見點數回饋已成趨勢,每年回饋點數價值已達245億元,是一大驚人商機。

台新銀行支付金融處產品開發部長孟祥璽表示,內部調查顯示,台新客戶每週平均刷卡消費2.5次,平均大筆消費金額1186元,有62%的客戶偏好累積大額點數再進行兌換,台新預期創造一年40億點的點數進入市場,目標兩年創造逾100億點。

「好用」比「發卡量」更重要

資深副總經理黃天麟指出,台新上半年發卡量成長率不算高,不過,上半年有效卡率近72%,與成長率皆排名市場第二。

台新銀行表示,經分析行內近30年的消費數據,歸納用卡行為至高頻次、高單價兩大維度,依此整合消費前11大產業、超過40家熱門商戶,每日可切換一次「天天刷」或「大筆刷」方案,協助客戶免去燒腦的選擇與轉換計算。

「天天刷」包含超商、量販、加油站、交通、停車、充電站、外送等頻次高消費;而針對不定期百貨購物、餐廳、旅行、線上訂房等高單價交易,客戶也只需於 Richart Life APP 一鍵切換成「大筆刷」即可享有無上限回饋。

台新銀行深知,旅遊不是趨勢,是未來的日常,所以不論切換哪種模式,皆可享有「日、韓、歐、美」不分線上或實體消費 3.8% 回饋無上限。

延伸閱讀: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?
四招讓年輕人超愛用它,台新Richart網銀市占第一還賺錢了

責任編輯:李先泰

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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
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

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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