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LINE Pay Money 創台灣電支史最快破百萬會員紀錄!接下來將如何拚獲利?

2025-12-17 撰文 麻愷晅
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LINE Pay Money 上線後,短短不到 70 小時,開通會員數突破 100 萬,創下台灣電支史上最快突破百萬會員的紀錄。目前會員數達 170 萬,預計月底超過 200 萬。

早上買咖啡用 LINE Pay 付款;下午繳瓦斯費也用 LINE Pay;晚上聚餐和朋友分帳,直接用 LINE 聊天室轉錢 —— 使用者不用在 3、4 個 App 之間來回切換,用一個 App 就可以處理好生活中的各種消費,就是 LINE Pay 在做的事情。

為什麼 LINE Pay 要經營電支?

那為什麼 LINE Pay 決定自己經營電子支付服務?

依金管會規定,第三方支付若日均代收付金額超過 20 億,就必須升級為電子支付機構。以 LINE Pay 的量體而言,他們不得不這麼做。

不過,這也帶來新機會。電子支付業者的業務範圍更廣,主要透過向商家收取交易手續費獲利。LINE Pay 2024 年營收有 8 成來自向商家收取的交易手續費,未來 LINE Pay Money 有望成為新的成長動能。

當然,為了確保使用者的資金與個資安全,經營電子支付服務勢必會增加營運成本,但長遠來看仍是必要的投資。

延伸閱讀:LINE Pay Money 今上線:前 100 萬名開通享 3 年提領免手續費!信用卡要重新綁定嗎?操作一次看

LINE Pay、LINE Pay Money 差在哪?

LINE Pay 屬於第三方支付,只能提供代收、代付服務。因此,他們自 2018 年與電子支付機構一卡通 iPASS MONEY 合作,提供轉帳、儲值、繳費等功能,藉此提升用戶的黏著度。

如今,LINE Pay 成功取得金管會核發的電子支付許可,也能經營電支服務,並在 12 月 3 日推出 LINE Pay Money。雖然只差一個字,但 LINE Pay 和 LINE Pay Money 的功能大不同。

LINE Pay 仍然是第三方支付,服務由連加網路商業股份有限公司提供。使用者需要綁定信用卡或簽帳金融卡,才能付款。

LINE Pay Money 則屬於電子支付,服務由連加電子支付公司提供。功能與 iPASS MONEY 類似,使用者需要先儲值,或是連結銀行帳戶,帳戶才能進行轉帳、儲值、提領等操作,就像是你的電子錢包。

一表看LINE Pay 和 LINE Pay Money 差異

LINE Pay LINE Pay Money
性質 第三方支付 電子支付
資金來源 綁定信用卡、簽帳金融卡 帳戶餘額
功能 代收、代付 轉帳、分帳、繳費
據點 全台 65 萬據點 目前支援付款的據點有限
是否可提領 x v
是否可儲值 x v
是否可轉帳 x v
身分驗證 手機驗證 需上傳身分證,實名認證
用LINE POINTS折抵 v v
優惠活動 v v
競爭對手 綠界科技、藍新科技 全支付、街口支付、iPASS Money

LINE Pay Money 短期目標:維持系統穩定

眼前的挑戰是,雖然 LINE Pay 擁有 1360 萬使用者,但並非所有使用者都已開通 LINE Pay Money 會員。因此他們需要讓這些使用者也開通 LINE Pay Money,以及吸引原本使用 iPASS MONEY 的人也來使用。

目前,LINE Pay Money 的機會在於部分同業陷入爭議,例如全支付的盜刷事件以及街口母公司捲入官司,他們的使用者可能因為對支付工具失去信任,轉而選擇 LINE Pay Money。

為了快速累積用戶,LINE Pay Money 上線後也釋出許多優惠,例如回饋前 100 萬名開通帳戶者,享 3 年合作銀行提領 0 手續費。LINE 使用者不需要另外下載 App 即可啟用 LINE Pay Money,亦可減少阻力。

隨著使用者持續加入,LINE Pay Money 總經理張修齊表示,現階段的挑戰是讓系統穩定,讓他們有良好的使用體驗。

延伸閱讀: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?

LINE Pay Money 長期策略:提升黏著度、使用場景

對電支業者來說,想成為民眾常用的支付工具,需要思考如何提升用戶黏著度,並拓展使用場景。

LINE Pay Money 的優勢在於背靠 LINE 生態圈。張修齊表示,使用者認識 LINE Pay 11 年,有這樣的基礎,商戶、用戶成長會比較順利。未來將關注如何讓用戶用得更方便、有趣。

機會 1:深耕國內商戶

在 LINE Pay 進軍電子支付服務後的首場大型法說會上,LINE Pay 董事長丁雄注分享他們的策略。

包含升級好康地圖,未來消費者把鏡頭對準街道,AR 技術可以把各個店家的資訊變成 3D 物件。此外,他們計畫讓使用者收看廣告,也能獲得獎勵。例如,找到寶物就可以獲得點數或優惠券。透過這樣的方式,為商家帶來客流。

他們也將運用 AI 技術,支援商家。透過升級既有的平台「好夥伴 App」,解決以往商家數據解讀不易、無暇查看銷售狀況、行銷活動設計費時等問題。舉例來說,AI 會分析交易數據,並結合天氣,節假日等生活數據,整理成一份報告,提供給商家。

機會 2:布局跨境支付

由於國內競爭激烈,台灣電子支付業者的另一個出路是跨境支付市場。

LINE Pay 在 2025 年,正式啟動海外布局。他們積極與韓國通路合作,直接與海外店家簽約,在韓國支付據點超過 8 萬,包含新羅免稅店、部分便利商店與觀光場域,台灣的使用者在這些地方都可以掃碼付款。

目前,總交易金額約 15 億元、總交易用戶數超過 30 萬人。丁雄注表示,成長動能來自內容平台策略。透過貼近旅遊動線的個人化推薦、核心商圈的在地故事,以及可即時享受的優惠回饋,將海外商店特色轉化為內容,讓人們感受到為何值得消費,增加購物動機。

過去還是第三方支付的時候,發展受限。擁有電支服務後,他們在跨境支付的發展將有更多空間。

丁雄注表示,支付業者難獲利,因為成本高。商家會希望調低手續費,他們也要付手續費給信用卡、發卡行。因此,未來不管是 LINE Pay 還是 LINE Pay Money,都將開發毛利較高的業務和產品,不能只固守電支業務。

核稿編輯:王宥筑

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經理人

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。

擎昊
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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