LINE Pay將申請電支執照，跟一卡通說掰！20億門檻推動下一步：循「全支付模式」進軍海外？|數位時代 BusinessNext

繼在2024年12月正式掛牌上市後，支付龍頭LINE Pay又有新布局。

LINE Pay在1月16日發布重訊，宣布董事會正式通過子公司業務申請及籌備處授權案。據了解，LINE Pay已確定將向主管機關申請電子支付執照，並以子公司形式專營電支業務。

這不僅關乎LINE Pay本身業務的調整與轉型，還可能牽動與一卡通的合作關係。作為第三方支付業者的LINE Pay，過去好友轉帳功能，依然得仰賴電支業者一卡通才能完成。未來LINE Pay成功取得電支執照後，雙方是否將正式分道揚鑣，成為支付產業矚目焦點。

過去一年來，一卡通則相繼推出獨立App、打造點數經濟的「綠點」，並新增綁定信用卡交易功能，一步步強化在電支業務上的自主性，似乎早為可能分手的局面做好準備。

LINE Pay申請電支執照，可能再拓海外交易版圖

儘管目前送件時間未定，LINE Pay已為跨足電支業務邁出第一步。

按照法規，第三方支付線上代收付日均餘額只要超過20億元，須主動申請升格為電子支付業。電子支付執照不僅是非金融業者進軍金融服務的重要門票，主管機關也將從數位部改為金管會，代表著更高的監理要求。

2024年11月，LINE Pay在上市前夕曾透露，日均餘額的確有些靠近20億元的水位，不過還沒超過。而參照過去案例，從籌備、申請到電支執照到手，通常要經過一年時間，如今董事會拍板通過設立籌備處，很可能是決定及早做足準備。

LINE Pay董事長丁雄注在上市前業績發表會也指出，一旦LINE Pay決定申請電支執照，將重新調整商業模式，找出適合電支業者的營運策略。業內人士向《數位時代》分析， 未來LINE Pay可能會在跨境支付業務上做出調整 。

根據法規，第三方支付業者不能執行跨境支付業務，電支業者則僅綁定銀行帳戶提供跨境支付交易。LINE Pay在2024年7月開通韓國合作通路的跨境支付，就曾引起業界討論，當時數位部解釋為LINE Pay僅處理資訊流，並未涉及信用卡金流。

未來如果LINE Pay成功升格電支機構，開放綁定銀行帳戶交易，將有機會循全支付、街口支付等業者腳步，搭上與日本PayPay合作的團戰出海合作模式，加速拓展海外交易版圖。

延伸閱讀：[LINE PAY怎麼轉帳？跟一卡通MONEY差在哪？信用卡回饋誰最划算？攻略一次看][1]

LINE Pay電支執照到手，將與一卡通正式分手？

不過，最顯而易見的直接影響，可能還是落在一卡通的合作關係上。

LINE Pay與一卡通合作的淵源，最早可以追溯自2018年。第三方支付業LINE Pay僅能處理代收付業務，而在2017年拿下電支執照的一卡通，可以即時為LINE Pay提供好友轉帳、分攤付款的功能，對於一卡通來說，LINE Pay也可以協助帶入大量電支用戶。

然而，2021年LINE Pay出清近3成一卡通股權並退出董事會，隨後在2022年新版LINE Pay App中，也停止支援一卡通MONEY電子支付，明確將錢包功能只留在通訊軟體LINE App中。當時雙方由策略投資轉向單純業務合作，就被外界解讀為「分手」，不過隨著LINE Pay電支執照到手，很可能才是雙方正式分道揚鑣的時刻。

根據金管會公布最新的電支帳戶數據（2024年11月），一卡通以663萬用戶穩坐第一，也是得益於LINE在台灣的高使用率。對於LINE Pay來說，自營電支業務後，首要挑戰就是得讓這663萬用戶重新註冊電支帳號，才能繼續使用好友轉帳與分帳的功能。

而對一卡通來說，在完全退出LINE之後，要如何讓這663萬用戶願意繼續使用一卡通的電支服務，將是最大難題。

一卡通推App，要用「綠點」經營垂直生態圈

一卡通在過去一年來動作頻頻，顯然也及早做足了要獨立經營電支業務的準備。

首先，一卡通推出自家獨立App，用戶已經突破百萬戶，代表目前已經有約6分之1會員願意下載獨立的App使用，也與日本PayPay開通跨境支付合作。以電子票證業務起家，一卡通透過App整合儲值卡及電支服務，也將提供在App上加值票證的功能，要讓過去兩邊一刀切的服務相互連結產生綜效。

第二，一卡通推出「綠點」要經營自己的點數生態圈，就是結合交通儲值卡，切入綠色運具與減碳生活的議題，讓消費者透過綠色消費來累積點數。一卡通總經理鄭鎧尹曾向《數位時代》記者表示，相較LINE Point廣泛的生態圈，綠點計畫走向垂直經營方向，期待與綠色永續通路有更深度的合作與連結。

如今LINE Pay終於要正式進軍電支，如何找出最適合的營運藍圖，以及一卡通能否打造獨立的生態圈留下用戶，是未來雙方正式分道揚鑣後，支付市場將持續關注的兩大焦點。

延伸閱讀：[台新GOGO卡掰了LINE Pay回饋！2025「這三張」必收替代方案，最高享6.5%回饋][2]
[LINE Pay正式掛牌上市！圖解第三方支付龍頭：逾8成獲利來自它][3]

本文不授權轉載

責任編輯：林美欣
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/81321/how-to-line-pay
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/81563/2025-line-pay-credit-card
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/81231/line-pay-briefing-2024

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。