國泰、陽信銀1月出手清呆卡，2件事沒做就停卡！圖解信用卡活卡率，3家銀行強勢霸榜|數位時代 BusinessNext

國泰、陽信銀1月出手清卡，2件事沒做就停卡！圖解信用卡活卡率，3家「高於70%」強勢霸榜

截至今年8月，各家銀行的活卡率誰最高？各大銀行為何陸續宣布清卡政策？《數位時代》一次解析信用卡清卡政策背後原因！

2024年來到尾聲，各大銀行逐步開始執行「清卡政策」！自2024年起，已宣布將清理「呆卡」的銀行包括中信銀、台新銀、玉山銀、星展銀、永豐銀、一銀、凱基銀、渣打銀等8大銀行。

現在，國泰世華銀與陽信銀也加入清理呆卡行列，宣布2025年1月1日起，核卡後連一年以上「沒開卡也沒有消費」，經評估有風險安全考量疑慮者，將採取調降信用額度，最重停卡等相關措施。換言之，目前共有9家銀行加入清除呆卡的行列。

那麼，為何銀行陸續宣布清卡政策？對銀行清卡又有哪些好處？《數位時代》以下從「活卡率」開始逐一盤點。

全台信用卡活卡率約為65.6％

截至今年8月，各家銀行的活卡率誰最高？ 分別為華南商業銀行的78.7％、台北富邦商業銀行的77.9%，以及台新國際商業銀行的72.2％，分別拿下Top 3，活卡率也都在七成以上

此後的排名，依序為遠東國際商業銀行的69.6%、台灣美國運通的66.5%、聯邦商業銀行的66.45%、滙豐(台灣)銀行的66%、玉山銀行的65.7％、國泰世華的65.4％，以及三信商業銀行的65.1%。

總計而言，全台32家發卡銀行共有5869萬張卡片，但近6個月內有消費紀錄的有效卡數卻僅有3853萬張，換算下來平均活卡率僅為65.6％。

註：活卡率是信用卡有效卡除以流通卡比率，在銀行內部分析上，可顯現客戶對自家信用卡的喜好程度，部分銀行也會清掃呆卡，控管活卡率在一定水位。

「超過1年沒刷」的呆卡，成清卡主要目標

而若各家銀行要提高活卡率，最直接的辦法，就是想辦法減少「流通卡數」與「有效卡數」的差距。因此，「清卡政策」也就成為必要的措施。

「清卡政策」從何開始？其實，各大銀行自2023年底就陸續宣布將自2024年起實施「清卡政策」， 主要針對「太久沒有使用」的呆卡，也就是核卡後連續12個月未刷卡或未開卡，超過銀行指定的時間，將會被「停卡」或「凍結權益」。

除了於去年宣布「清卡政策」的8大銀行外，據金管會數據，截至今年8月發卡量（流通卡數）來到738萬張的國泰銀行，也加入這波行列。

據國泰銀行10月23日公告，將自2025年元旦起更新信用卡條款，「持卡人核卡後連續一年(含)以上未開卡或無消費，得暫時停止持卡人使用信用卡之權利、逕行終止信用卡契約、或強制停卡。」

流通卡數達219萬張的永豐銀行也祭出清卡政策。其最新公告指出，基於持卡人持有信用卡之風險或安全考量，持卡人若有核卡後未開卡或無消費交易連續達12個月(含)以上，銀行可調降信用額度或停卡，相關通知由30天前明文調整為60天前，同樣也是明年1月1日生效。

除了提高活卡率，銀行清卡還有2原因

原因1：「呆卡」容易推高盜刷風險

當「呆卡」愈來愈多張時、甚至超越「活卡」的數量，就會有盜刷的風險存在。例如，中國信託銀行曾向《數位時代》表示，因應近期詐騙案件頻傳，擔心客戶久未動用卡片可能遺失遭有心人士冒用，故在約定條款中，新增停卡相關約定。

另一名銀行主管也透露，此次修改信用卡的權益，目的就在於防阻詐騙，進一步提醒用戶應該要整理自己不常使用的信用卡，如果民眾真不想使用卡片了，應主動辦理剪卡。

原因2：降低營運維護成本

另方面，銀行也須考量「營運維護成本」，也就是除了防範盜刷案件之外，還要多方偵測異常刷卡情形來進行防堵，以及帳務管理、資料處理等服務，導致營運成本偏高。因此，銀行加速清理呆卡，將可省下不少成本。

延伸閱讀：中信銀、台新銀等8大銀行為何砍呆卡？「清卡政策」有什麼好處？

責任編輯：李先泰

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。