純磁條信用卡 Bye!VISA、Master 皆要求不再發卡

純磁條信用卡恐將在台灣絕跡,兩大國際信用卡組織 VISA)與 MasterCard 均要求發卡銀行,未來新發卡片必須晶片、感應、磁條三種功能兼具,單純的磁條卡不宜再發,目前流通約百萬張的純磁條卡,將逐步淘汰!
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本文來自合作媒體 聯合新聞網 ,經濟日報夏淑賢報導,INSIDE 授權轉載

純磁條信用卡恐將在台灣絕跡,兩大國際信用卡組織威士(VISA)與萬事達卡(MasterCard)均要求發卡銀行,未來新發卡片必須晶片、感應、磁條三種功能兼具,單純的磁條卡不宜再發,目前流通約百萬張的純磁條卡,將逐步淘汰。

國內行動支付在國際三大行動支付 Apple Pay、Samsung Pay、Android Pay 與社群軟體 LINE Pay 陸續登台後,使用人口逐漸增加,威士與萬事達卡為了進一步養成持卡人使用感應交易卡片的習慣,發函各發卡行,要求發新卡必須為晶片加感應卡片,並訂下時間表。

威士要求自今年 10 月 1 日起,萬事達卡則是要求明年 4 月 12 日開始,全面升級新發卡。至於沒有附晶片、單純的磁條卡,兩大國際組織則是希望,各發卡行別再發磁條卡,除非還有庫存卡片。

目前台灣市場有約 4,500 萬張流通卡片,根據兩大國際卡組織概估,純磁條卡大約剩下不到 5%,可能在約百萬張左右。

許多大型發卡行已經不再發行純磁條卡,發卡量相對較小的銀行,發磁條卡的比率相對較高,這些銀行在收到兩大組織通知後,也擬定因應規劃,準備在第 4 季到明年上半年,全面改發晶片加感應卡片。

銀行信用卡部門主管指出,兩大國際卡組織相關要求雖沒罰則,但考量銀行不定時會有促刷案與卡組織合作,需要卡組織的資源與支持,因此既然兩大卡組織要求升級新發卡片,銀行就只好配合,以利後續行銷。
萬事達卡台灣總經理陳懿文指出,銀行並沒有統計磁條卡與其他晶片感應卡片的張數,但確實還有銀行在發單純的磁條卡,但是單純的磁條卡較容易遭到側錄盜刷,即使不從行動支付、感應交易普及的角度考量,單就安全性來看,磁條卡都遠不如晶片卡與感應卡。

威士卡台灣區總經理麻少華並表示,威士卡也同步更新店家端末刷卡機設備,要求商家更換刷卡機要同時擁有刷磁條、讀晶片與感應交易三合一的刷卡機,配合卡片升級與行動支付普及率攀高。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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