雙狗卡掰掰!台新4神卡正式更名「台新Richart卡」:新戶回饋、4大QA一次看
雙狗卡掰掰!台新4神卡正式更名「台新Richart卡」:新戶回饋、4大QA一次看

(2025/09/01,更新新戶活動)

重點一:台新新光金控合併後,推出全新「台新Richart卡」,整合五大熱門信用卡,支援七大回饋方案,最高享3.8%回饋。

重點二:新卡納入保費消費回饋1.3%,並針對新光人壽保戶與數位支付需求,簡化卡片選擇,強化數位金融整合。

重點三:8月「83玫瑰節」活動期間,新戶綁定指定支付最高享8.3%回饋,並有20大商戶83折等多重優惠。

台新銀行6月份宣布自9月1日起,旗下4大明星信用卡、共計300萬張的「@GoGo卡、FlyGo卡、玫瑰Giving卡與太陽卡/玫瑰卡」,將能夠透過台新Richart Life App切換刷卡權益(一天一次) ,共有7大方案、萬家通路最高3.8%回饋。

簡單來說,未來這4張信用卡除了卡面之外,將沒有實質上的差異,消費者可以依照需求到App裡面切換需要的刷卡權益。 「持有幾張卡、持有什麼卡片、名稱是什麼,已經不重要了。」台新銀行支付金融處&數位金融處處長黃天麟表示。

他進一步說明,這4張卡重複持有的消費者不到3成,在消費集中、透過切換權益的方式後,銀行可以獲得更多的數據,了解消費者喜歡去哪、喜歡用什麼東西,「這才是生態系,未來台新在產品設計上才會更精準。」

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台新新光金控於合併完成後,正式發表首波新產品「台新Richart卡」。
圖/ 台新銀行

新戶活動:首刷滿額贈上掀式行李箱

  • 活動期間:2025年9月1日-2025年10月31申辦,並於2025/11/7前核卡。
  • 活動內容:新戶於活動期間透過指定連結申辦台新Richart卡正卡,並於核卡30天內累積消費滿NT$2,000,贈20吋上掀式行李箱乙個。
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圖/ 台新銀行

此外,台新銀行也限量推出JCB晶緻卡「爆紅版」。2025年9月1日起,新核發之「台新Richart晶緻卡」者將適用爆紅版卡面,每正卡人限申辦1張,限量2萬張。爆紅版卡面為LED燈感應式發光卡,卡片於感應後將於卡面四側發紅光。

平均4.6張卡片太多、想自選權益,台新推4張明星卡整併

根據台新銀行提供的數據,台灣人平均持有4.6張信用卡。且台新銀行也進行了焦點訪談,85%的受訪者希望可以精簡卡數、方便管理,以及有67%的消費者認為,自主選擇權益更加有吸引力。

「去年台新銀行做了點數升級(回饋從現金轉為點數),坦白講消費者的使用已經相當成熟、App的普及度也夠了,現在是轉換的好時機。」台新銀行個金事業總處執行長包國儀表示。

不過,各家銀行早就在推行信用卡整合以及權益自選。黃天麟表示,各家都在比較1%、2%的回饋,但台新銀行從數據中發現,消費者除了回饋之外,還是有其他許多「加值需求」,所以本次的權益轉換,也納入了保費1.3%無上限,以及市區停車等服務。讓無論是重視回饋或是重視加值服務的消費者,都可以在App內切換權益、各取所需。

而有趣的是,台新銀行在短時間內並沒有把這4張卡整併為1張卡的規劃,還是讓消費者可以持有複數卡,並用調整權益的方式消費,未來將視狀況逐漸整併。

金融資訊平台袋鼠金融的行銷總監李維鈞表示:「我們對於信用卡整併保持正面看法,在調整後,銀行對於該卡資源的配置會更集中與明確,有助於未來權益的穩定與升級,也較不會出現過去資源分散、重點卡別過度傾斜的情況。」

台新卡七大權益方案一次看

台新銀行「自由選3.0」具體方案

涵蓋旅遊、餐飲、交通、娛樂、購物等上萬家通路最高回饋為3.3%,使用台新Pay於相同場景可升級至3.8%。 海外回饋3.3%的地區,則由「日韓歐美」擴增為「全球各國(含海外購物)。

Q1:為什麼只整併這4張卡?

台新銀行表示,其他卡片包含聯名卡和更高級需要繳交年費的信用卡,前者使用於特定場域,需要和聯名夥伴合作,後者則包含更優惠和尊榮的服務,所以並不適合全部整併。

Q2:這4張卡是不是沒有區隔性了?

除了卡面之外,沒有太大的區隔性。 包國儀表示,現在很多消費者都不會帶實體卡片,而是綁在Apple Pay等通路上,而如果要新發卡,還要換卡、轉卡、開卡,會造成消費者的不便,「我們希望消費者不要做任何事情,我們幫你把消費、加碼都放進去,讓你無痛接軌。」

Q3:台新新光合併在即,新光的卡片會併入「自由選3.0」?

黃天麟表示,目前還沒有辦法決定,因為還沒有獲得新光方的數據,無法判定權益是否符合新光消費者的需求。

Q4:整併了這麽多,Richart跟Richart Life會合併嗎?

答案是不會。 「我們內部有在打架,整合成一個App一定是最簡單的,但是我們問了消費者,現在2個App的狀況,並沒有帶來太多困擾。」 包國儀說。

延伸閱讀:600萬卡友注意!國泰CUBE卡下半年權益出爐:支援9大AI工具,無腦3%回饋條件卻改了?
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責任編輯:李先泰

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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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