獨家專訪|Autopass完成3億元募資!串接3千家停車據點+國泰小樹點,他2年打造綿密出行金融生態圈
獨家專訪|Autopass完成3億元募資!串接3千家停車據點+國泰小樹點,他2年打造綿密出行金融生態圈

智慧行車體驗整合商Autopass宣布,共完成總計1,000萬美元(約新台幣3億878萬元)的融資,投資人包含中國信託、中興保全、和碩創投、新生資本、璞石晶華基金,以及矽谷500 Global、Singularity Capital與日本創投機構。

從停車大聲公團隊出走後,以「車牌即錢包」起家的Autopass,2018年用無感支付體驗席捲市場,串聯起所有行車出行的支付場景,像是加油站、停車場、路邊停車位的搜尋與繳費,透過應用程式「車麻吉」,讓用戶進出停車場可以自動辨識車牌繳費,過程中不用掏出現金、信用卡與排隊。

「今年底在全台灣的服務據點會超過3,000個,光停車場就會突破2,000座,而且過去的每一年我們都做到40%以上的成長。」Autopass執行長余致緯揭示近2年的成績單。

如今,在停車和加油站Autopass的滲透率已經超過25%;新切入的充電市場,預期在年底成為全台第3大充電網絡,同時,全台800萬車主中已有160萬是他們的會員。

這張綿密的出行金融生態圈,是如何在短短2年達成?答案,不是砸錢自建,而是「開放」。

Autopass從「車主錢包」到「B2B2C軍火庫」

「早期大家認識我們,是因為『車麻吉』這個App。」余致緯表示,但在2020年當LINE Pay、街口支付等巨頭開始全面推廣行動支付時,他意識到真正的規模化不在於做一個B2C(Business to Consumer)品牌,而是成為「背後的解決方案提供者」。

隨之推出「快速通」,將支付能力B2B2C化,變成軍火供應商的角色,讓客戶從硬體、軟體系統到支付金流,都由平台搞定。例如,LINE Bank與Autopass合作,在服務裡加上辨識車牌支付的功能,車主進出停車場時就會自動辨識車牌繳費,作為LINE Bank提供給用戶加值服務。

Autopass執行副總張勝傳表示,這樣的做法形成雙贏的局面。他以「下水道理論」比喻,全台有許多知名品牌建商,但他們蓋大樓之前,不需要再自建下水道。而Autopass就是出行支付下水道的建造者,提早把最困難的使用場景、數位科技技術都鋪建完成。

現在,無論是大眾熟悉的銀行(如台新、LINE Bank)、電子支付(如街口、Pi 拍錢包),甚至是加油站自己的App(如中油 Pay),背後都串接了Autopass的服務。同時,在B2B領域,他們的系統深入企業後台,像是iRent全台車輛的路邊停車繳費、停車費用管理,都由Autopass處理;中租、iRent等共享汽車業者的「甲租乙還」,也依賴他們提供的停車場網絡。

Autopass版圖
從銀行、車行到加油站等都是Autopass合作的應用品牌。
圖/ Autopass

此策略讓Autopass不再是停車場App的競爭者,而是所有人的「好朋友」。「我們歡迎別人來跟我們串連,因為客戶的成功就是我們的成功。」余致緯說。

延伸閱讀:三次創業練功心法,Autopass余致緯如何讓價值更擴大?

下一步用「駕駛中心」打造車主超級帳號,點數流通各平台

基礎建設布建完成後,Autopass的下一步,則是推出「駕駛中心」(Driver Center)。

「我們發現,現在的車主越來越不方便。」余致緯直指消費者的痛點,光是電動車充電,可能就要下載5、6個App;租用GoShare、WeMo、iRent等不同共享服務,每次都要重新上傳行照、駕照,重複KYC(身分驗證)流程。

「駕駛中心」的構想,簡單來說就是要做車主的Single Sign-On (SSO)。「就像 Gmail login」余致緯比喻,目的是把所有駕駛在意的資料,像行駕照、權益、在用的產品,全部整合在一起。

加上,余致緯觀察到銀行、電信、零售業發行的點數,對用戶最有感的還是「折抵現金」,但這卻是發點方(如銀行)最不樂見的,因為這等於「折帳」,無法產生額外利益。

「發點數對發點方來說是『債』。」余致緯表示,銀行不希望債去抵掉帳,而Autopass提供的解方,讓這些點數流向「日常生活、高頻、剛需」的場景,像是停車、加油、充電,提供消費者更多的選擇。

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Autopass 跨足充電場景,打造整合金流與用戶體驗的一致流程,擴大智慧行車支付生態圈。
圖/ Autopass

張勝傳表示,透過與各大電子支付公司和銀行合作,Autopass讓車主可以用多元支付工具或直接以銀行點數扣抵,建立起各自獨特的出行金融支付生態圈。 目前已經串接國泰小樹點、全家點數,明年第一季還將加入中華電信Hami Point、台新點數。

其中的獲利商業模式也很清晰。「我們可能是用6點去折5塊錢,」余致緯透露,中間20%的利潤差,就成為Autopass與發點方的分潤空間。對用戶來說,零散的點數有新的出口;對發點方來說,點數不再是沉睡的負債,而是能緩慢消耗,創造新價值的資產。

「出行是剛需!」獲和碩、新生資本注資,目標2026年損益兩平

從創立至今回首創業路,余致緯坦言最痛苦的時刻,莫過於2019年「閃電擴張」模式失靈、被迫收緊補貼,以及2022年為了拿下中油標案,卻因為公司太新而拿不到銀行「履約保證」的窘境。

「最後是請股東幫忙才讓國泰世華願意開保證。如果那時拿不下中油,基本上後面就沒機會了。」走過燒錢補貼的迷霧,余致緯對自己的事業有更深的體悟,「到2020年才搞懂,『剛需是不需要證明的』。」他說「停車需求,不需要去證明它存在。而且至少在20年內,車子這個載具不會不見。」

Autopass預期2026年損益兩平,未來目標推動服務進駐更多App,並擴大線下合作據點,而海外市場方面,已經在日本東京註冊公司,下一步將複製台灣的開放平台模式,串接日本當地的停車場業者與車主服務平台。

延伸閱讀:日產電動車電池大突破!新固態電池續航翻倍、充電縮短至30分鐘,能撼動中國電池7成市佔?

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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