Z世代勞動力逼近25％！支付龍頭Visa揭3大展望：如何攻佔200兆美元B2B商機？|數位時代 BusinessNext

展望1：線上交易佔比已過半，專注提升支付體驗

Visa亞太區產品與解決方案主管T.R. Ramachandran首先指出，根據統計資料，電商交易佔亞太地區50%左右的信用卡支付筆數。換句話說，每兩筆支付紀錄中，就有一筆來自線上。

瞄準線上支付日漸提升的需求，新產品Visa通行密鑰（Visa Payment Passkey）就是為了提升線上交易的安全性與流暢性，能使消費者在電商購物的支付時間，從2分20秒縮短至20秒。

消費者從發卡銀行端或任一支援的電商網站，都可以透過臉部或指紋辨識，註冊Visa通行密鑰。只需要一次註冊成功，未來在所有支援網站的線上交易，就可以直接選擇已綁定的卡片完成支付，不再需要依賴過去簡訊一次性驗證（OPT）的流程，讓線上購物體驗更流暢。

此外，Visa通行密鑰基於FIDO標準，並使用手機裝置內建的生物識別技術，因此指紋資料並不會被Visa或發卡銀行蒐集，不涉及隱私外洩的風險。

展望2：Z世代進入職場，B2B支付趨勢消費化

在消費端之外，資金規模龐大的企業支付金流，也是不容忽視的一塊市場。全球200兆美元的B2B金流中，亞太地區就佔40兆美元。

「在B2B支付領域，過去2年的變化，比過去50年來都還要多。」Visa亞太區商業與金流解決方案主管Chavi Jafa 指出，B2B支付行為正在走向「消費化」（consumerisation）趨勢——B2B支付的服務和體驗，逐漸向消費者習於使用的模式靠攏，Visa也開始將點擊支付（Click to Pay）等消費端體驗帶入B2B領域。

Chavi Jafa解釋，原因來自於到2025年底，部分勞動市場中，25%勞動力將來自於Z世代。習慣在手機上處理大小事的Z世代，進入職場後碰到繁瑣的企業支付流程手續，自然會相當苦惱。因此Visa經營B2B領域，從商務出差、企業支付款項給供應商等情境上，都要相應提供簡化流程的解決方案。

例如，企業主有採購需求時，不再需要直接透露自己的信用卡資料，可以選擇在手機App上提供Visa虛擬卡號給員工，還能設定金額、使用地點與時限，更靈活管理支付金流，而且所有操作都能在手機上完成，不需要給員工實體信用卡。

此外，讓企業能在同一介面中核銷發票並完成支付，加速內部行政流程，以及提供多幣種錢包處理跨境金流等，也都是B2B支付的應用情境與發展趨勢。

展望3：擁抱生成式AI，強化支付安全與體驗

在消費端、企業端支付行為與解決方案的背後，關鍵依然是得具備支撐多元服務的技術能力。Visa技術總監Rajat Taneja強調，Visa作為全球最大支付平台，是以技術為核心的公司，2024年全年處理近3000億筆交易，總經手金流超過15兆美元，因此Visa自行建設資料中心，連接全球所有卡片、錢包、客戶與商家。

「Visa的第一個AI模型是1993年建立的，距今已有31年。」Rajat Taneja提到，在AI還沒受到大量關注之前，Visa就已經開始嘗試訓練簡單的模型來防詐。到了2013年，則是因為察覺到深度學習技術進展速度飛快，Visa開始發展深度神經網路（DNN）。

Rajat Taneja表示，因此2022年ChatGPT引發全球AI熱後，Visa已經有不少先備經驗可以發展相關應用，並積極擁抱生成式AI技術。Visa應用生成式AI的重點，在於業務自動化、加強生產力、生成內容並為客戶創造價值等。

目前Visa已經利用生成式AI產生資料，來訓練模型判斷哪些A2A（Acount to Acount，帳戶對帳戶）交易可能有詐騙風險，目前這項計畫正在許多國家試驗中。

Rajat Taneja表示，未來其中一項應用產景，是期待生成式AI協助提升消費者與商家的關係緊密度。例如，先透過數據能分析客戶可能有興趣的商品，並透過生成式AI一站完成購買、註冊保固、提供售後服務等，藉此提升支付流暢性並拓展服務廣度，也是Visa正在努力的方向。

責任編輯：李先泰

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。

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。