玉山推Unicard槓國泰CUBE卡！首創訂閱制「最高5%回饋」，如何靠3策略搶攻點數經濟？|數位時代 BusinessNext

玉山銀行12日推出全新「玉山Unicard」信用卡，以「百大特店」為基礎， 消費者可透過玉山Wallet App切換「簡單選」、「任意選」、「UP選」3大方案，最高回饋方案達5%！

同時，「玉山Unicard」結合最新推出的e point點數，1點等於1元，目標發卡量百萬張，期待能成為玉山客戶的消費主力卡。

玉山推Unicard槓國泰CUBE卡

「訂閱制最年輕人來說通俗易懂，付出小小代價，就能有大大收穫。」 玉山銀行董事長黃男州指出，Unicard是一張適合所有人使用的卡片， 最大亮點在於市場首創的訂閱制，瞄準擁有較高消費能力的客群。

策略1：首創「訂閱制」回饋方案

玉山Unicard只要辦卡，即享簡單選、任意選兩項方案。第一是預設方案「簡單選」，刷卡最高享3.5%。

而若透過玉山Wallet App切換至「任意選」，則可在百大店家列表中選定8家商店，刷卡最高享4%回饋，適合了解自己消費習慣的消費者。

第3種方案則為採訂閱制的「UP選」，適合每月刷卡消費額度相對高的消費者，最高可享5%回饋。

Unicard卡友如果上個月簽帳金額大於3萬，且在玉山平均資產金額大於等於30萬元，即可免費訂閱「UP選」；另外，如果未能同時達成兩項任務，也可以用99點玉山e point訂閱。

「UP選」是市場首見的訂閱制回饋方案，玉山銀行信用卡暨支付金融事業處協理林子渝指出，推出「UP選」方案目標是培養忠誠客戶，希望玉山顧客不只使用信用卡，還能接觸到各部門，讓玉山提供更多元的服務，也期待透過設下簽帳、資產金額或e point等訂閱門檻，讓Unicard成為玉山客戶的主力卡。

策略2：找出卡友百大消費店家，最大客製化回饋方案

玉山根據過去卡友消費紀錄，選出10大類別的「百大特店」。 目前百大特店包括Line Pay、新光三越、momo、Uber Eats、蝦皮、酷澎、台灣中油、雄獅旅遊、長榮航空與Agoda等。

「簡單選」方案在百大特店消費皆有加碼2%回饋；「任意選」需要在百大特店任選8間享有2.5%回饋；「UP選」則在所有百大特店皆有3.5%回饋。

其中，消費者需要透過玉山Wallet App切換「任意選」的8家特店。市面上主打自行切換方案的信用卡，如台新太陽／玫瑰卡、國泰CUBE卡等，都是每日可選擇一種權益方案，依照當日切換方案提供回饋； 玉山Unicard則不需要天天切換，將以每個月最後一天選擇的8家特店提供回饋。

換句話說，使用「任意選」的Unicard卡友，可以在每個月底檢視消費紀錄後，再選擇本月方案中的8家特店名單，實現最大的消費回饋，讓用卡需求更加客製化。

策略3：推出「e point」搶攻點數市場

有別於過去現金回饋或每25元換1點的紅利點數制度，搭配新卡Unicard上市，玉山同時推出全新e point，回饋1點等於1元，點數效期1年。

玉山e point不僅可以用在帳單折抵，也可在台灣Pay、TWQR單筆消費結帳時立即折抵，或兌換上千種商品、電子票券等，讓1點能大於1元。透過玉山Wallet電子支付綁定Unicard，也能在日本500萬PayPay商店消費與折抵e point。

Unicard是玉山第一張搭載e point的信用卡，玉山也規劃未來將搭載到其他卡片上，讓回饋計算更直覺，不限於帳單折抵範圍。

特別的是，LINE Pay目前名列玉山Unicard百大特店名單中，未來消費者只要持Unicard綁定LINE Pay消費，即使在便利超商、小型商家等非一般通路消費，一樣都能得到加碼回饋的2%以上玉山e point，相較部分LINE Pay聯名卡的LINE Point回饋力度更強。

玉山切入點數經濟市場，能否吸引更多消費者轉移加入，值得持續觀察。

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責任編輯：李先泰
本文合作轉載自：數位時代

「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。

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%。

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。

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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。

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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