西瓜卡要退役了!日本JR雙雄如何從一張交通卡,變身金融帝國?
西瓜卡要退役了!日本JR雙雄如何從一張交通卡,變身金融帝國?

日本兩大交通卡Suica和ICOCA曾是全球交通支付的典範,但面對疫情的運量萎縮和PayPay等行動支付的強勢主導,這些塑膠卡片正迅速過時。面對這場金融科技戰,日本鐵路雙雄如何擺脫「只靠鐵路」的困境?

當你所處的市場不斷萎縮,你會繼續待在原有賽道不斷奮戰,還是另闢蹊徑?經營日本兩大交通卡的JR東日本、JR西日本就選擇後者。

疫情期間,大眾運輸使用量急遽下滑,儘管疫後有所回升,一直到現在都還沒回復到疫情前的水準,而且偏遠、客運量較低的鐵道路線仍面臨鉅額虧損。JR西日本就在報告明確指出,「只依照鐵路業務下去,是行不通的。」

加上信用卡感應支付日漸普及,旅遊媒體Matcha指出,截至2024年底,日本有多達140家交通營運商接受信用卡感應支付,數字仍在成長中。

這些外部變化,迫使兩家鐵路巨頭必須正視核心業務危機並加速轉型。尤其是面對新型態支付方式的巨大競爭,單靠原本的交通卡系統已難以為繼。

迎戰PayPay!JR東日本啟動「Suica文藝復興」

為了重塑品牌,JR東日本日前決定讓歷史近25年的「企鵝卡」上的Suica企鵝退役,一個尚未公布的新角色將取代它,而新形象也將凸顯該公司目前稱為「Suica文藝復興」的轉型計畫,從僅應用在交通、零售的感應支付平台,轉變成行動金融科技巨頭。

JR東日本會採取此舉,是因為目前操作簡單、不需要昂貴終端機的無現金交易,正日益由QR Code系統主導。

但此市場的領頭羊正是軟銀集團旗下的PayPay,透過為下載App的用戶提供現金回饋計畫,並以多年零交易費用鼓勵商家採用,七年來已累積超過7000萬用戶。

面對PayPay強勢主導市場,JR東日本並非沒有機會。彭博分析,Suica卡推出時曾是技術奇蹟,實現每秒一個乘客的通行速度,並迅速取代紙質車票、預付磁卡,更擴展到行動裝置上,成為第一個能在iPhone上使用的交通卡。

數百萬用戶成JR東日本轉型底氣

作為一種支付方式,Suica卡其實比QR Code更簡單易用,早於感應式信用卡多年。

但問題是,它本質上是一種加值卡,儲值上限並不高,而且日本國內鐵路公司各自為政,導致IC卡系統整合複雜、成本高、服務零碎,拖慢它作為一個強大、全國性支付平台的擴張速度,更讓它與開放、靈活的PayPay競爭時處於不利地位。

但至少,Suica卡有數百萬用戶在既有生態系統中。

JR東日本去年也成立數位銀行JRE Bank,並承諾2032年將花費近170億日圓進行併購。更重要的是,企鵝退役的消息已引起強烈關注,讓大眾意識到平台將迎來重生。

彭博分析,JR東日本看起來走在正確軌道上,並開始認真將Suica卡變現。

更激進的JR西日本:連「給零用錢」使用場景都搶

相較之下,JR西日本的動作更快、更積極,今年5月底就啟動Wesmo!無現金支付服務,支援三種支付方式:出示QR Code、掃描QR Code、觸碰NFC標籤。

日本《現代商業》分析,這是該公司繼信用卡J-WEST卡、IC卡ICOCA之後的第三根支柱,也是數位轉型的重要一環。

JR西日本會推動此服務,其實是為了要拓展支付網路。與PayPay崛起的路徑類似,該公司致力降低Wesmo!的導入門檻,中小企業只需在店舖內設置支援NFC標籤、QR Code掃描的標籤即可免費導入,而且店家所需支付的手續費僅1.9%,據該公司去年底調查為全日本業界最低。

Wesmo!還可彌補目前ICOCA的不足。目前ICOCA儲值金額上限2萬日圓,而Wesmo!可處理的金額卻高達100萬日圓,並實現ICOCA無法提供的個人對個人轉帳、企業間轉帳、現金提款等服務。《現代商業》指出,這代表Wesmo!可用在父母給孩子零用錢,或是多人分攤餐飲費用等情境,未來甚至還計劃支援數位薪資支付。

為了實現這些靈活服務,JR西日本還成為全日本第一家成為第二種資金移動業者的鐵路公司。然而,Wesmo!卻無法支援車站的自動檢票機。JR西日本表示,鐵路的基本仍是交通IC卡,目前仍將以優化ICOCA為主。

面對交通支付戰場的轉變,日本經驗可做為台灣借鏡。儘管北捷明年將開放信用卡感應進站,短期內對悠遊卡的衝擊可能有限,因為月票仍須綁定悠遊卡,確保其核心用戶黏著度。

然而,若悠遊卡僅固守交通支付,缺乏如 JR 雙雄(Suica、ICOCA)向金融科技(如 Wesmo!)轉型,擴大支付場景與服務上限的佈局,長遠來看仍將面臨信用卡和行動支付的挑戰。

本文授權轉載自《商業周刊》,原標題為:西瓜卡退役啟示錄!日本JR雙雄如何從一張交通卡,變身金融帝國?

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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