[詹佳俊]淘寶購物超商付款，台灣電商只輸在稅制不公上面嗎?|數位時代 BusinessNext

相信台灣很多電商業者最近一定感覺很不公平，因為中國的淘寶和台灣的玉山銀行合作，台灣的消費者在中國淘寶網購買商品，可以透過台灣連鎖便利商店付款取貨。但似乎台灣卻沒有一家電商可以在中國提供相對應的服務，因為有業者認為中國政府屏蔽台灣電商網頁，所以台灣電商無法在兩岸市場跟淘寶公平競爭。

加上最近中國政府針對跨境電商的進口產品修訂稅率，取消部分跨境進口的免稅規定，規定最低稅率11.9%起跳，最高可達60%，看在台灣電商業者眼裡，相比中國政府對跨境積極課稅，總覺得台灣政府沒有針對淘寶賣進台灣的交易課稅，完全是不公平競爭。

Taoboa in Taiwan
（圖說：玉山銀行接通淘寶金流，未來消費者可以在淘寶購物後，在台灣的超商用代碼付款，引起台灣電商業者的爭論。照片來源：截取自玉山銀行網站。）

先撇開中國市場的兩岸雙方電商競爭不談，因為據我所了解，中國屏蔽台灣網站是以媒體類為主，台灣有不少電商的網站在中國的消費者一樣可以瀏覽，例如Momo購物網就有直配大陸服務，但因為各種因素，似乎主要客戶也是在中國的台灣人，來自中國本地的客戶並不多。

如果只針對台灣本地市場，跨境進口課稅的問題，我個人也是認為台灣政府應該更積極加強查稅，更需要考慮是否要因應跨境電商的大幅成長，來調整不合時宜的免稅規定。

但現在假設台灣政府真的積極查稅，所有跨境進口產品售價都需要包含關稅(Custom Duty)跟消費稅(VAT)，以現在台灣進口關稅普遍不高，消費稅也都只有萬年不變的5%，台灣的電商業者跟合法繳稅的淘寶電商在台灣市場競爭，台灣的電商業者真的就不會輸了嗎?

就我的觀察，除了關稅，更大的問題在於：台灣的電商業者輸在系統封閉：無法創造共生的第三方服務支援體系

台灣電商比中國還要更早開始，以技術來說，早期的台灣電商應該不會輸給中國大部分的電商業者的。但可能也因為台灣電商開始的早，只能使用自行開發的封閉系統，再加上專業第三方服務體系尚不健全，電商只能發展出一條龍服務來提升出貨效率。所以台灣的賣家除了需要把貨物寄放到電商平台的物流中心外，還需要手動上傳產品資訊到電商後台方能進行網路銷售，相對的也墊高賣家的成本與進入障礙。更因為系統封閉，也無法發展出完整的第三方服務生態體系。

中國電商雖然發展的比台灣慢，但他們卻選擇一條開放系統的路，跟Amazon的資料開放模式類似，提供多種API讓賣家或是第三方服務公司串接。

Taobao Open
(圖說：淘寶開放平台，提供各總API讓第三方服務公司可以串接，方便賣家上網銷售。圖片來源：淘寶網站截圖。)

除了「學習」Aamzon的開放系統，淘寶也偕同多家夥伴共同發展電商平台軟體ShopEx，就如同eBbay開發Magento的背景類似，ShopEx(商派)可以協助賣家成立電子商務網站，也方便他們的電商網站後台透過各種API來跟淘寶，甚至京東，一號店，還有絲路網頁上面成千上萬家的電商相關第三方服務體系串接，號稱一秒開店，三秒鋪貨！台灣的網路平台幾乎都是封閉系統，賣家如果要透過人力手動上傳產品資料，需要多少時間跟人力成本呢?

ShopEx
ShopEx
ECshop
(圖說：淘寶投資的ShopEx是中國最大的電商架站軟體，加上併購的ECShop，在中國市場占有率遠高於Magento。其電商後台提供多總API，方便讓第三方服務公司串接，協助賣家快速上網銷售。圖片來源：ShopEX/ECShop截圖。)

台灣的電商業者贏在品牌產品與服務

記得在兩年前第一次到上海參加ShopEx大會前，我一直以為台灣電商環境是領先中國的。雖然那時商業周刊報導過中國淘寶已經進入台灣市場，造成原本從中國批貨進台灣銷售的中盤商快速瓦解，我當時也是以為淘寶只是因為產品便宜與逃漏稅，所以才會賣贏台灣的中盤商。但參加過那次會議，我對中國電商的系統開放心態，與電商服務生態體系之完整，有了全新的觀點。

所謂知己知彼，方能有戰勝的機會。淘寶平台雖然有高度效率，但因為其對智慧財產權的保護觀念仍然不足，讓品牌廠商會有疑慮，因此上面的賣家仍以白牌或是小廠貼牌為主。台灣電商上面的賣家，如果銷售的產品也是從中國工廠批貨貼牌來賣，以台灣電商平台的封閉系統只能手動上傳產品，也沒有完整第三方服務，有多少台灣的網路賣家能有足夠的資源全部自己來?

白牌或貼牌產品，就算淘寶賣家按實繳交台灣稅賦，台灣電商賣家的高營運成本應該還是無法補足競爭上的劣勢的。

相對中國淘寶，台灣電商目前還有的優勢大概只剩下優勢品牌，獨特性優質產品與在地化服務，只是台灣電商業者如果還是繼續擁抱過時的封閉系統，獨善其身不願整合，無法像同為小國的荷蘭能整合電商業者擬定國家電商大策略，透過提升自動化能力與建立完整電商第三方服務生態圈來成功抵抗德國Amazon入侵荷蘭市場。

萬一哪天跟淘寶有一樣有效率，但跟台灣電商業一樣都有賣優勢品牌跟獨特性產品的美國Amazon，結合其完整的國際第三方服務公司，都能合法進入台灣市場，那台灣電商的競爭優勢還剩下甚麼呢?

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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