台新銀行宣布重大消息，自9月1日起，在市面上流通共計300萬張的4大神卡「@GoGo卡、FlyGo卡、玫瑰Giving卡、太陽卡/玫瑰卡」，將整合升級共用「切換刷平台」，持卡人可自由切換七大方案；也就是說，未來這4張信用卡「將無實質上差異」，消費者「無須更換卡片」就能依照消費習慣及需求，到Richart Life App平台中切換需要的刷卡權益與回饋。究竟7大方案是什麼、為何僅整併這4張明星信用卡？《今周刊》本文為台新卡友整理此次的變更重點。
日期：2025-07-05
逾600萬卡友看過來！國泰世華銀行公布CUBE信用卡下半年（7月1日～12月31日）的最新權益與回饋通路調整出爐。儘管回饋細則有所變動，但卡片原有的三種權益分級和六大權益方案都將維持不變，卡友們仍可享有2%至3.3%不等的小樹點回饋。想知道如何賺到最高回饋？本文將深入解析CUBE卡下半年的回饋攻略，包括三種卡友等級的升級秘訣，以及多項期間限定的加碼活動，像是台鐵購票最高30%回饋、壽星專屬優惠等。同時，也將為您盤點「玩數位」、「趣旅行」、「集精選」與「樂饗購」等權益方案的最新通路調整，助您輕鬆刷出最高優惠！
日期：2025-07-04
24個國民黨立委與遭停職的新竹市長高虹安罷免案，將在7月26日投票，由公民團體和民進黨發起的「護國大遶境」活動週五（7/4）日開跑，公民團體特別選在罷免指標人物、國民黨立法院黨團總召傅崐萁的選區「花蓮」出發，宣傳罷免投票。聯電創辦人、反共護台志工聯盟3號志工曹興誠指出，民團為了保衛國家、主權，要把這些親共賣台立委清出國會，國家才能正常運作，「否則台灣3年內變成另一個香港，被拉去跟中國投降簽和平協議。」據透露，花蓮縣議長張峻也預計於7月5日上午，與遶境隊伍一同車掃。原為國民黨籍的張峻指出，這次優秀國民黨籍立委也遭全面波及和血洗，這一切都是拜傅崐萁所賜。國民黨主席朱立倫、民眾黨主席黃國昌也紛紛呼籲支持者，726務必出門投下「不同意」罷免票。
日期：2025-07-04
(今周刊1489)未來五年，有43家百貨與購物中心將在全台遍地開花。他們究竟在競爭日趨激烈的市場，看到了什麼機會?現有贏家如何維持優勢？挑戰者如何突圍？他們的勝出密碼是什麼？
日期：2025-07-02
今周刊編按：日本漫畫家龍樹諒曾在著作《我所看見的未來》中預言7/5將可能發生大地震及海嘯，更驚悚夢見日本3分之1國土受影響而沉沒，日本與台灣、香港之間將產生新陸地而相連...。再加上近期於吐噶喇列島一帶的連續規模地震，引起不少人恐慌，也讓日本人瘋傳的都市傳說「吐噶喇法則」從社群上浮現。
日期：2025-06-30
洗頭是日常生活最普通不過的事，但你可知道多久洗一次頭髮才最健康？國外曾有研究分析不同「洗髮頻率」對頭皮健康的影響，顯示一周洗髮5~6次的人髮質最好、頭皮狀況佳，反倒是一周清洗7次以上屬「過度洗髮」，易刺激頭皮過度乾燥、發紅、發炎。不過夏天頭皮易出油，「天天洗」真的會使髮質乾枯、刺激頭皮嗎？最近《每日郵報》詢問專家，給出不同答案。醫師及毛髮專家表示，盛夏容易流汗、且空氣中有許多懸浮物，「為了讓頭髮更健康地生長，應盡可能保持頭皮清潔乾淨，把頭皮護理當成護膚」。但建議以溫水洗頭，並使用低敏性的洗髮產品與保濕護髮品，避免刺激頭皮過度乾燥。(原文刊載於2024/4/7，更新時間為2025/6/30)
日期：2025-06-30
今周刊編按：詐騙實在太猖獗，民眾不可不慎！內政部警政署「165打詐儀錶板」公開一起詐騙新招，受害者表示，收到自稱「樓下鄰居」傳來的LINE訊息，表示透過管委會群組找到他，並以「你家廁所漏水，害我家浴室淹水」開啟話題，隔日鄰居突然傳了１張獲利40萬元對帳單，受害者已讀並追問後才收回，接著邀請他投資黃金和白銀，在投入5萬元後，才發現自己被騙了。對此，165打詐儀錶板官網提醒4個「詐騙話術解析」，如下：1、假鄰居佯稱住家漏水係民眾造成，誘騙加入LINE聯繫處理漏水問題。2、假鄰居故意分享投資成果引發好奇心，再鼓吹註冊假投資網站、入金嘗試。3、假網站營造獲利假象，誘使加碼入金，最後甚至要求貸款投資。4、假鄰居獲利後，失聯。
日期：2025-06-30
房市買氣大幅下滑！根據591新建案統計六都、新竹近2年完銷新建案數量變化，上半年合計約303筆，相較去年同期縮水400多筆，年減幅超過5成。各都會區數量也大幅萎縮。其中，去年171筆完銷的台中市，今年雪崩式下跌至37筆，較去年縮水近8成；高雄「台積電概念區」，包括楠梓、仁武、橋頭及左營等區，去年逾50筆個案完銷，現僅存9筆，也較去年萎縮逾8成，成為打炒房首當其衝區域。
日期：2025-06-26
打籃球跳躍落地，突然聽到「啪」一聲，緊接著出現膝蓋腫脹、劇烈疼痛，是許多人的夢魘。韌帶或肌腱斷裂，除了短期不適與不便，還要擔心是否影響長期運動能力。
日期：2025-06-25
(今周刊1488)AI模型仰賴大量數據訓練，但各醫院資料難以互通，一直是AI醫療創新一大痛點。現在有望藉由資料整合平台，讓各院病歷透過編碼達到標準化，破除跨院資料交換障礙。
日期：2025-06-25
