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行動支付終於紅了!LINE Pay 用戶數破 840 萬,業者們的下個挑戰是?

2020-10-14 數位時代 高敬原
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據金管會統計,今年 8 月台灣電子支付的使用人數已正式突破 1000 萬人;截至 7 月,行動支付累計總交易金額達 2991 億元,第 3 季可望突破 3000 億大關,跟去年同期相比,呈現倍數增長,年增近 156%。

資深產業分析師胡自立受訪曾說,行動支付今年上半首度超越信用卡,成為消費者若能自由選擇,最愛使用的結帳方式。去年信用卡支付比例仍達 41.9%,今年上半卻掉至 33.9%,行動支付以 35.3% 首度拿下王座。

使用行動支付的原因有很多,有些人為了賺取業者給的回饋,也有些人是在防疫考量下,減少使用現金避免接觸。無論動機為何,可確定的是,在業者這些年的推廣,以及疫情推波助瀾下,使用行動支付,已經逐漸成為台灣民眾,生活中所習慣的事。接下來,支付品牌的下一波考驗會在哪裡?

LINE Pay 用戶數破 840 萬,街口在「電支」領域占優勢

台灣兩大行動支付品牌 LINE Pay、街口支付,今年表現如何?

去年底,LINE Pay 宣布推出獨立 App,讓用戶只需一鍵就能開啟支付,截至今年 9 月,LINE Pay 用戶數達 840 萬,等於全台每 2.8 人就有 1 人使用 LINE Pay,累計今年前 3 季,透過 LINE Pay 交易筆數超過 8,510 萬筆,較去年同期大幅成長 84%,帶動整體交易金額突破 356 億元,亦較去年同期大幅成長 84%。

LINE Pay:屬於第三方支付,綁定信用卡、金融卡就能支付,常有不定期的優惠活動,還能獲得 LINE Points 回饋,日後消費能直接視為現金折抵。

LINE Pay Money:屬於電子支付服務,用戶之間可以彼此轉帳、分帳,且不會收取手續費。用戶可連結銀行帳戶,透過網路銀行認證機制,以類似「設定約定轉出帳戶」的概念儲值到「LINE Pay 一卡通帳戶」中。

進一步細看,據金管會數據,電子支付 LINE Pay Money 用戶數為 266 萬人,1~8 月累計交易金額達 66 億元,較去年同期大幅成長 6.7 倍。

第二大品牌「街口支付」,目前的總用戶數為 350 萬,乍看之下比 LINE Pay 少,但 街口的強項在於電子支付,用戶已經來到 350 萬,是目前市占第一 ;其中綁訂信用卡的用戶數,為 235 萬多。累計今年前 3 季,透過街口交易筆數超過 6,000 萬筆,整體交易金額為 166 億元。

事實上,兩者的用戶數比較基準不太相同,原因是,Line Pay 若只使用第三方支付綁訂信用卡,是不需要實名認證的,使用門檻較低;街口支付無論是否要開通電支帳戶,只要綁訂信用卡,就必須經過實名認證,註冊上的差異,加上LINE本身結合通訊軟體的優勢,讓兩者的總用戶數差距拉大。

消費者可能因為商戶單次的行銷活動,註冊使用行動支付,但優惠結束後,就不再使用,並未改變支付習慣,就有可能累積大量的「殭屍用戶」,所以還可以另外比較「當月代理收付實質交易款項金額」,來觀察用戶使用的活絡程度。

根據金管會公布的 8 月數據,街口當月代理收付實質交易款項金額為 23.5 億元居冠,LINE Pay Money 為 15.8 億元居次。顯示街口在電支支付領域,仍占有領先優勢。

民眾支付習慣改變,強化「黏著度」是挑戰

今年,台灣兩大支付品牌,在用戶數上都獲得顯著成長,代表國內民眾對於行動支付已經越來越熟悉,對品牌來說,下一步的挑戰,在於如何提高用戶的黏著度。金管會官員曾分析,電子支付之所以越來越蓬勃, 除了業者補貼給優惠,另一大原因,在於使用場景愈來愈多元。

以 LINE Pay 來說,業者表示,目前累計全台已有超過 24 萬商店可使用 LINE Pay,較去年同期大幅成長 67%,使用場景涵蓋大型百貨、連鎖品牌、便利超商、外送平台、觀光旅遊產業。LINE Pay 在交通領域的布局,也相對完整,是國內首家推出乘車碼的行動支付業者,可以使用 LINE Pay 搭乘捷運、輕軌、公車、計程車、共享機車等交通工具。

街口支付
街口強化與商家的合作關係,加入「造節行列」,宣布在今年推出首次的「街口購物節」。
街口支付

街口則是強化與商家的合作關係,加入「造節行列」,宣布在今年推出首次的「街口購物節」,業者表示,這是為戶打造專屬的雙 12 購物嘉年華,也是本年度最大檔活動,將從 12 月 1 日起推動瘋狂搶街口券,涵蓋 3C 科技、運動、家居用品、服飾鞋包、美妝保養、餐飲美食等類別,還有解任務積分累積高回饋、滿額再贈街口幣等促銷活動,平台預計投入百萬以上行銷媒體資源,預估會有超過百間品牌參與。

一場疫情,讓民眾逐漸改變支付習慣,而不再只是為了優惠而使用行動支付。在掌握用戶數基本盤後,如何與更多的場景結合、優化使用體驗,提高用戶的黏著度,將是這兩大行動支付品牌,接下來共同面對的課題。

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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