日本PayPay用電子支付付薪水!為何高達4萬員工搶著用?公司倒了怎麼辦?
日本PayPay用電子支付付薪水!為何高達4萬員工搶著用?公司倒了怎麼辦?

目前多數人的薪水都是每個月按時進到銀行帳戶,不過你能想像有一天,可以用各種電子支付帳戶領薪水嗎?

日本正要這麼做。軟銀旗下支付業者PayPay正式推出了數位薪資支付服務,集團員工將首次利用PayPay領薪,而其他提出申請的公司,今年內也能實際使用到這項服務。

根據《日本經濟新聞》報導,以日本的規定來說,最早政府是要求企業以現金支付薪資,1975年時開放了銀行轉帳,而1998年則開放用證券帳戶收取薪資,許多人都是透過銀行轉帳來領取每個月辛勤勞動的成果。

不過日本政府在近年更進一步,在今年8月通過支付巨頭PayPay的申請,正式開放企業能夠以電子支付帳戶領取薪資。軟銀就在同月宣佈旗下10間公司將從9月薪資開始,可透過「PayPay薪資接收」服務向員工發放薪資,目前約有4.4萬名員工加入這項計畫。

PayPay推數位化支薪服務,有什麼好處?

但能用電子支付帳戶領薪水有什麼好處,為什麼軟銀旗下公司會有這麼多員工加入這項計畫?

好處一:方便、不用常常儲值電支帳戶

最基本的便是員工可以估算每個月花費的金額多寡,設定用電支領取的額度,免去每個月轉帳的手續。一位規劃每個月用PayPay領取5萬日圓的員工就表示,「這樣就省下每個月儲值的麻煩了。」

好處二:快,當天到帳還不用手續費

而對企業來說,銀行轉帳大約需要3個工作天、要避開週末,還得繳納額外的手續費,而數位化支付薪資的速度更快,即使假日也能當天到帳,還不用手續費。

好處三:對外國勞工友善

但更重要的是,這代表企業可以不用經過銀行系統發放薪資,對於開辦當地銀行帳戶有困難的外國勞工,或者尚未擁有銀行帳戶就想要打工賺取生活費或零用錢的年輕人來說,都是一種領取薪資的新管道。

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軟銀宣佈旗下10家企業都開始使用PayPay的數位化薪資支付服務。

且因為沒有手續費、手續更簡便、在周末也能匯款的優勢,企業可以按周甚至按日支付薪水,在招募人力協商時有著更靈活的調整空間。軟銀還聲稱有調查顯示超過一半受訪民眾表示,對導入這套支付薪資方式的公司有著更良好的印象。

另外,儘管日本已是發達國家,依然有大約2.4%的民眾沒有銀行帳戶,對這些民眾來說,多一種不必經由銀行就能領取薪資的方式,無疑都是一種幫助。並且按照日本公平交易委員會的調查,日本約40%的工作者都表示有意願使用數位化支付薪水的服務

PayPay聲稱他們為此打造了一套系統,讓企業無須開發額外的匯款辦法,就能將薪水匯到員工的PayPay帳號之中。 不過目前基於風險考量,能透過PayPay領取的薪資上限為20萬日圓。

延伸閱讀:全支付進軍日本,2個步驟大賺30%回饋!PayPay哪裡可刷?一文看懂怎麼用

PayPay用電支付薪水,風險是什麼?倒了怎麼辦?

不過,從原先協助民眾的日常支出,擴大到發放薪資的服務,負責如此巨大的金流勢必要有新的保險措施,在業者出問題時保障民眾的血汗錢。即使PayPay有著軟銀這位富爸爸,旗下用戶高達6,500萬人也不例外。

PayPay就指定了三井住友保險公司作為第三方擔保人,並建立一套還款系統,當公司破產時用戶可在6個工作天之內獲得賠償。

儘管這項服務並不向企業收取手續費,隨著民眾將薪資直接存入PayPay帳戶,勢必能進一步提昇用戶利用PayPay付款的頻率及習慣,增加用戶的黏著度,帶來潛在的商業效益及競爭優勢。

樂天
樂天等競爭對手也計畫推出數位化支付薪資服務。
圖/ Shutterstock

目前只有PayPay獲得數位化發薪的許可,但日本其他業者也準備推出這項服務,au PAY、樂天旗下樂天Pay、人資企業Recruit和三菱日聯銀行合資的Recruit MUFG Business都在申請許可當中,未來勢必會有更多玩家進入這塊市場。

日本各方媒體認為,這種新興的薪資支付方式將能夠促進日本無現金支付的成長。截至2023年,日本的無現金支付占比約39%,這個數字遠低於英國(60%)、美國(50%)等其他發達國家,與無現金支付占比最高的韓國(90%)、中國(80%)

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資料來源:日經產經PayPay

關鍵字: #電子支付
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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