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LINE Pay 獲准經營電支、街口母公司陷風暴,電支市場將迎來哪些變局?

2025-09-05 撰文 麻愷晅
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2025 年,電子支付市場掀起波瀾。原本屬於第三方支付的 LINE Pay,獲金管會核准設立子公司「連加電子支付」(LINE Pay Money),可經營電子支付業務。一卡通 iPASS MONEY 宣布將與 LINE Pay 終止合作,所有功能會在明年移轉至自建的 App。街口支付則因為母公司街口金科與泰山的投資款訴訟案,一度引發用戶、商家「停用潮」。這些變動,將如何影響電支市場?

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LINE Pay Money 擁強大生態系成為優勢,全支付仍努力穩定用戶

「一般來說,大家手機裡的支付 App 不會超過 3 個。」資策會數位轉型研究院副主任李震華說道。

對於電支業者來說,想要成為民眾常用的支付工具,需要思考如何提升用戶的黏著度,並拓展使用場景。而 LINE Pay 已經築起完整生態圈,支付場景涵蓋餐飲、購物、生活、交通、娛樂、旅遊等,滲透大眾生活,且用戶數超過 1310 萬。他們經營電支業務之後,會是市場上不容小覷的對手。

李震華以全聯限制大全聯僅受理全支付 PX PAY 為例,表示這樣的策略,可能就是因應 LINE Pay Money 將帶來的競爭壓力。

他解釋,由於全支付較晚起步,短期仍內需要鞏固用戶基礎,確保平均每位用戶貢獻金額(ARPU)穩定。同時,以零售起家的他們,也想以全聯、大全聯為基礎,發展自己的生態系,所以才會限縮支付工具。但李震華分析,未來除了全聯、大全聯,全支付可能還會拓展商戶,使用場景才不會太限縮。

一卡通拚降低「分手」衝擊,街口須重建商戶信任

現階段使用人數比全支付更多的一卡通 iPASS MONEY、街口支付,也各自面臨不同的關卡。

LINE Pay 過去為了發展電子支付服務,與一卡通 iPASS MONEY 合作。一卡通雖然借助 LINE 龐大用戶基礎,得以快速拓展電支用戶數,但隨著 LINE Pay 規模壯大,雙方「分手」的局面勢必會出現。

李震華認為,一卡通 iPASS MONEY 早有心理準備,所以 2023 年底推出獨立 App。但他們如今依然面臨挑戰,需要確保目前近 700 萬用戶,都能有效轉移到自家的 App,同時構築生態圈。

他分析,一卡通是交通卡起家,以此為出發點打造生態圈,可能是他們的策略。例如現在一卡通綠點回饋制度,將通勤、環保消費等行為,轉化為可累積、折抵的一卡通綠點,便是一種方法。

至於因母公司的訴訟案而陷入風暴的街口支付,李震華指出,雖然金管會已出面澄清,用戶可隨時提領款項或繼續使用,權益不受影響。但還是有商家不敢使用,而這些商機可能會被其他業者分食,街口支付仍然需要重新取得商戶的信賴。

延伸閱讀:街口、玉山 Wallet 出海都靠它!HIVEX 是誰?如何讓全支付在韓國覆蓋率超越支付寶?

電支業者的戰場,將從衝刺用戶數轉向哪裡?

目前,街口支付、全支付與一卡通 iPASS MONEY 的使用者人數皆突破 600 萬,甚至接近 700 萬。李震華分析,數量已近台灣人口的 1/3,因此未來電支業者的重點會從拓展用戶數量,轉向商戶的經營。

然而,在有電支跨機構共用平台 TWQR 的情況下,各家業者通路差異不大。因此比起增加商戶數量,李震華認為,業者可能會深化與商戶間的關係。由於他們掌握了用戶的消費軌跡,能夠幫助商家精準行銷,這種合作關係帶來的價值,會比經營客戶端更高。

未來,電支業者也可能成為類似收單行的角色,幫商家處理每筆交易時收取的費用,並從中賺取手續費,成為穩定的現金流。

電子支付機構 使用者人數 當月代理收付實質交易款項金額(千元)
一卡通 6,980,934 3,825,105
街口支付 6,929,081 5,903,960
全支付 6,214,621 5,535,864
悠遊卡 3,642,878 972,018
玉山商業銀行 2,975,422 1,685,853
全盈支付 2,319,147 752,710

資料月份:2025 年 6 月;資料來源:金管會

核稿編輯:王宥筑

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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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