[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?
[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?
2016.04.20 | 行銷

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?

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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