樂天「Panda J卡」來了！日韓泰回饋上看5%、綁2電支享3%回饋：指定通路有哪些？|數位時代 BusinessNext

隨著疫情後旅遊熱潮復甦，海外消費再度成為信用卡市場競爭的焦點。

台灣樂天信用卡15日宣布推出「樂天Panda J卡」，鎖定愛好海外旅遊的消費族群，在日本、韓國與泰國提供5%回饋，在國內指定通路消費最高則有3%回饋，包括LINE Pay與街口支付2大行動支付。

JCB台灣總經理森田亮表示，Panda J卡面上熊貓圖案，是日本樂天官方授權的吉祥物肖像，在日本深受歡迎，期待這張卡片成為台灣人海外旅遊與日常消費的首選。

繼玫瑰金卡、桃猿卡與虎航聯名卡後，Panda J卡是台灣樂天信用卡推出的第4張卡，預計成為在台灣的主力產品，樂天也向JCB承諾，2025年發卡量要突破15萬張。

登台10年以來，樂天都緊扣日本旅遊用卡需求為核心特色，不過近兩年來簽帳金額表現持平，Panda J卡要如何帶來新的發卡動能？

策略1：瞄準疫後海外旅遊需求，擴大航空業合作

截至2024年11月為止，台灣赴日旅遊人次突破550萬創下新高，韓國、泰國旅遊人次也幾乎恢復疫情前水準。

「根據交通部觀光署數據統計，日本、韓國跟泰國是已經是台灣人出國旅遊前五大國家。」台灣樂天信用卡總經理石井英治指出，Panda J卡回饋通路涵蓋海外消費、國內3大航空公司與12家指定旅行社，全都圍繞台灣消費者的海外旅遊需求。

樂天在2022年曾與台灣虎行卡共同發行聯名卡，是國內第一張低成本航空聯名卡，也是近期主要發卡動能來源。Panda J卡進一步納入華航、長榮與星宇等3大航空公司通路，提供3%回饋，期待能吸引更廣泛的旅遊客群。

策略2：電子支付崛起，延續LINE Pay、街口綁定3%回饋

根據研調機構統計，2023年台灣行動支付使用率已超過77%。不需要攜帶實體卡片，只要感應或掃描條碼就能結帳的支付工具，逐漸受到青睞，也正在改變台灣人的消費習慣。

樂天Panda J卡就與LINE Pay、街口支付兩大業者合作，只要綁定消費就享3%回饋。

其實過去樂天發行的信用卡產品，同樣也都提供綁定LINE Pay與街口支付，其中虎航卡也提供3%回饋。不過樂天信用卡指出，隨著近期多家信用卡陸續調降行動支付回饋，本次新產品「逆勢」延續行動支付高回饋的優惠，在市場將更顯吸引力。

策略3：連結樂天各大事業體創造綜效

值得注意的是，本次台灣樂天信用卡公司的Panda J卡發布會上，樂天市場、樂天旅遊以及樂天國際銀行也一同亮相，並各自提供專屬的消費回饋。

樂天集團在日本旗下子公司橫跨多種產業，近年也積極切入台灣電商、旅遊與金融市場，透過各大事業體的緊密合作創造綜效，也期待增強Panda J卡的吸引力。

其中作為台灣首家開業營運的純網銀樂天銀行，提供綁定銀行帳戶扣繳卡費的合作方式，讓持卡人每月回饋上限從500元提高至1000元。透過發行Panda J這張新卡，樂天不只要創造信用卡公司的發卡流通量，也期待進一步帶動純網銀帳戶開戶的動能，持續擴大消費端的客戶基礎。

樂天Panda J卡回饋指定通路一覽

國內消費

基本0.5%回饋無上限，加碼回饋2.5%，每期帳單回饋上限500元：

- 2大行動支付： LINE Pay、街口支付
- 3大國內航空公司： 中華航空、長榮航空、星宇航空（限透過航空公司購買之機票消費）
- 7家指定加油站： 台灣中油、全國、台亞、福懋、統一精工、台灣糖業、山隆通運
- 12家指定旅行社： 雄獅旅遊、可樂旅遊、易遊網、易飛網、東南旅遊、五福旅遊、山富旅遊、鳳凰旅遊、百威旅遊、大興旅遊、長汎假期、康迅旅遊

海外消費

海外線上／線下交易： 1.5%回饋無上限
日本、韓國、泰國： 1.5%回饋無上限，加碼回饋3.5%，每期帳單回饋上限500元

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責任編輯：李先泰

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。」

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。