網路稅可行嗎?匈牙利政府草案,上萬民眾上街抗議
網路稅可行嗎?匈牙利政府草案,上萬民眾上街抗議
2014.11.07 |

匈牙利政府在今年10月中提出新的「網路稅」草案制度,未來網路服務供應商將依資料傳輸量而被課稅,1GB要多付150匈牙利福林(約等於台幣18元),遭民眾群體抗議,超過上萬人走上街頭,迫使匈牙利總理出面滅火,網路稅硬生喊卡。

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(圖說:匈牙利政府計畫課徵「網路稅」,引發上萬民眾集體走上街頭抗議。圖片來源:The New York Times

匈牙利網路稅起源於當地政府提出的2015年稅制草案。其中增加了一項「網路資料傳輸稅」,法案如果通過,網路相關服務供應商每傳輸1GB的資料量,就必須要多付150匈牙利福林(約等於台幣18元)的稅額。

雖然新稅制可以折抵網路供應商的營業稅,但仍引起民眾集體抗議。當地民眾害怕網路服務供應商,會將增收的稅額,嫁禍到使用者身上。匈牙利民眾先在Facebook上成立反對社群,並在10月底走上街頭,上萬名匈牙利民眾從各城市湧入聚集到首都布達佩斯的經濟部前。

這種針對特殊產業所增設的「特別稅」制度,過去幾年也可在不同產業中看見。包括銀行、零售、能源產業、或電信商等,都是匈牙利政府課徵特別稅的來源。

針對電信等特殊產業增設特別稅

匈牙利當局政府官員表示,傳播科技掌控了人們使用通話技術的方式,針對這種特殊產業,政府有必要向他們徵收特別稅。他認為新的網路稅如果通過,可以為政府爭取每年超過200億的匈牙利福林。

在2013年,匈牙利固網流量已達到11.5億GB,而行動網路流量也有180萬。而根據匈牙利中央統計數字辦公室(Central Statistics Office)統計,2013年網路相關服務產業年營收已達1,640億。

如果根據匈牙利政府原先的稅制規劃,匈牙利當地最大電信公司Magyar Telekom每年要多支出100億匈牙利福林。匈牙利當地IT相關聯盟,包括通訊電子公司也紛紛表示,如果政府要課徵新稅,那他們可能會因此考慮提高服務價格,到時候課徵網路稅真正的輸家就並非網路公司,而是消費者。

當地反抗者認為,政府應該要設定網路稅徵收上限,以確保新的網路稅完全由服務供應商給付。而匈牙利政府也陸續修改草案,提出每月700匈牙利福林(約等於台幣85.5元)稅制上限,但還是不能平息抗爭民眾的怒火。

最後,匈牙利總理Vkitor Orban在10月底只好出面宣布,延宕網路稅政策。Vkitor Orban接受匈牙利當地媒體Hungarian radio專訪時表示:「我們和人民一同治理國家,所以網路稅在人民反對的情況下不能妄然執行」。

匈牙利當地民眾告訴英國衛報記者,認為網路稅會如同銅強鐵壁般的阻礙當地數位網路發展。而歐盟副總裁Neelie Kroes也在他的個人Twitter上表示支持匈牙利民眾抗議政府,並認為當地民眾保衛了歐洲的數位價值。

資料來源:ReutersThe New York TimesThe Guardian

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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