[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?

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。