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圖解|綠界科技今日上櫃!第三方支付巨頭市場定位、優勢一次看

2022-03-15 數位時代 高敬原
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(2022.3.15 更新)綠界科技今日以承銷價 760 元掛牌上櫃,創下凍資金額史上第 6 大、逾 1403 億資金搶申購,中籤率僅 0.36%。長期深耕第三方支付的綠界科技在市場上有哪些優勢?未來又有什麼規畫?

每一次拿出信用卡清空購物車時,背後的金流服務有很大的機會是由「綠界科技」這家第三方支付公司提供的,他們是中小型電商成功的幕後關鍵推手,市占高達七成,營收、EPS 連年成長。

綠界科技成立至今已經有 26 年歷史,預計 3 月 15 日正式掛牌上櫃,16 日舉行上櫃前業績發表會,目前暫定承銷價暫定為 760 元,用今天興櫃收盤價 1,190 元來算,價差高達 430 元,若幸運抽中一張,可賺到 43 萬元價差。

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能成為國內規模最大、又賺錢的第三方支付品牌,背後的秘訣是整合電子發票、物流等多樣服務,以及專業的金融資安人才把關,幫個人賣家一次搞定所有開店要處理的麻煩事。

而目前的七成市占似乎已經到達成長頂峰,綠界已經準備好布局下一波成長,觸角要從線上拓展到線下,還要進軍現在最紅的先買後付(BNPL)市場。

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群組團購、直播帶貨崛起,綠界扮演關鍵角色

蝦皮、淘寶等電商平台,在 2016 年進入台灣市場,綠界當時就看到個人賣家崛起的趨勢,轉變策略瞄準中小型電商第三方支付服務。由於一般銀行只會做大型業者的信用卡收單服務,綠界科技整合數十家銀行的收單服務、跟國內外開店平台合作,還把電子發票、物流等功能全部都整合。

對中小型電商經營者來說,只需要加入綠界科技的會員,處理錢的時候不用跟銀行打交道,顧客刷任何一種信用卡都可以收;發票帳務問題也不需要煩惱,還能超商貨到付款等等。

綠界表示,現在合作商家數約有 31 萬,以平均每月 6,000 家的速度成長,最新 2022 年 1 月營收為新台幣 1.27 億元,相較去年同期成長 16.24%。

先前,綠界科技數位金融部資深經理吳雅芳接受《數位時代》專訪時提到,這兩年因為疫情關係,各產業都要數位轉型,對綠界生意表現有非常大幫助。

這背後市場有多大呢?根據經濟部統計,2021 全年台灣電商產業規模超過新台幣 3,000 億,年成長率超過 25%;資策會也統計,台灣電商市場每年將持續保持 10-15% 雙位數的成長率,加上開店平台的興起,中小電商數量只會越來越多。

瞄準四大領域,尋找下一波成長動能

綠界在中小型電商市場拿下七成市占,而目前部分開店平台也有自己的第三方支付服務,是潛在的競爭對手。邁向上櫃里程碑後,綠界的下一步成長動能瞄準 OMO、新型閘道、直播帶貨、BNPL 等幾個領域。

綠界總經理黃華勇說,疫情讓各產業都要數位轉型,現在的客戶中,許多也都擁有線下通路,今年會推出 OMO 刷卡機,將服務拓展到線下。

比方說,原本有在經營線上宅配的滷味商家,也想在門市導入數位金流,就可以使用綠界這台 OMO 刷卡機,不需要安裝一大台POS機就可以幫客人結帳,電商跟門市的帳務也可以統整。此外,綠界也打算提供行銷模組,讓客戶可以直接在機器上設定會員累積、滿千送百等行銷活動。

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除了線下,綠界也想吃下大型連鎖商店市場,要推出「新型閘道」服務。連鎖通路業者需要客製化的服務時(如:崁入式付款頁面),閘道商就是存在銀行、商戶之間的系統商,幫店家做銀行串接跟帳務清算。

綠界新一代信用卡新型閘道系統,能符合現行大型店家網站經營的需求(例如:系統備援及行銷模組),吳雅芳認為,這能讓綠界從經營中小型店家,進入和合作收單銀行一起經營大型店,達到共贏。

黃華勇還提到,早年台灣電視購物興盛,現在則轉變為直播帶貨,是另一股趨勢。接下來也希望將綠界的服務,整合直播帶貨的場景中。

延伸閱讀:金融業遠距辦公,可行嗎?遠銀數金:資料機密分級,解決法遵和資安疑慮

最後將會投入現在國際、台灣都很熱門的先買後付(BNPL)市場,說穿了 BNPL 就是分期付款,據綠界內部統計,每個月處理約 6 至 10 億的信用卡分期交易,但中小型電商賣家有高達9成沒有提供分期付款的選擇,主要原因是分期付款對店家來說成本較高,會影響毛利。

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但是許多客人有分期需求,甚至會因為能分期,花更多錢購買商品,綠界今年也會把分期付款功能做成API,有需要的消費者可以選擇付一點手續費取得服務,同時能滿足商家、消費者需求。

(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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