與藍綠無關──給台灣政府的網路新創政策建議|數位時代 BusinessNext

與藍綠無關──給台灣政府的網路新創政策建議

蔡英文在520總統就職演說中，曾經提到：「新政府將打造一個以創新、就業、分配為核心價值，追求永續發展的新經濟模式。改革的第一步，就是強化經濟的活力與自主性，加強和全球及區域的連結。」

蔡英文在520總統就職演說中，曾經提到：「新政府將打造一個以創新、就業、分配為核心價值，追求永續發展的新經濟模式。改革的第一步，就是強化經濟的活力與自主性，加強和全球及區域的連結。」展示了海洋國家積極對外接軌的企圖，也提到多次年輕人動彈不得的低薪困境。

首爾東大門街景

今日困境源於過去數十年來台灣當權者與資源分配者的錯誤決策（藍綠皆然）：台灣一直不成比例的將目光聚焦於科技製造業以及低毛利的代工業，人才政策、法規設計、資金分配及政策補貼都以這些產業為依歸。這些產業為台灣在全球科技硬體供應鏈裡打造了不可或缺的位置，創造許多出口額，但決策者們卻也忽視了全球風起雲湧的網路業，且因2000年的網路泡沫，將網路與泡沫永遠畫上等號，或歸類於「不適合台灣發展的行業」。

過去的15年間，美國、中國、日本、韓國以及其他地區，都在2000年泡沫後又經過兩三輪的景氣循環，出現了近百家市值超過十億、百億甚至千億的網路公司；以Google、Facebook、亞馬遜為首，這些公司在許多商業及非商業領域以顛覆式的創新改變了人類行為──從消費習慣（PayPal）、訊息傳遞（Facebook、LINE與Snapchat）、教育（Coursera）、交易（Uber與Airbnb）、娛樂（YouTube、Netflix與Twitch）甚至理財。「Mobile is eating the world.」，這些產業免廠房、無污染、高成長、高效率、創造新工作、國際化，吸引各國年輕人才加入。台灣的年輕人想從事網路業，要不就得離鄉背井去美國、中國、東南亞，要不就在對網路新創極度不友善的法規框架裡咬緊牙根存活。

首爾街景

在新政府所提出的亞洲矽谷白皮書裡，對網路業仍付之闕如，而將重點放在生技醫藥研發、智慧機械、綠色能源、國防產業與IoT，這些產業雖然都很重要，但作為一個長期關注網路業20年的媒體，我們對於亞洲矽谷計畫絕口不提矽谷最核心的軟體業，感到相當錯愕。

我們希望靠網路、靠年輕人贏得選舉的蔡總統及執政團隊，能建立對網路業的深入理解，注入正確的資源與支持，以總統的高度來扶持屬於年輕人的未來產業，以下是我們的幾點建議：

建議 1：號召有經驗且年輕的海內外網路新創／創投人（平均年齡小於40歲）

年紀60、70歲的大官們，對網路產業的認知，恐怕比不上一個在矽谷／北京網路業工作三年的年輕人，或是在台灣辛苦創業好幾年的創業家。許多台裔青年，在美國新創圈當過創業者，或參與早期公司，打造上億美元的公司，之後轉身便成一線創投合夥人，這些都是政府可以咨詢跟網羅的對象。當新加坡總理直接到矽谷延攬軟體人才回國創業，韓國以國家之力打造創新產業的同時，我們應該急起直追。

首爾街景

建議 2：開放的人才政策

新產業需要新人才，要做與全球連結的事業，卻不開放外籍白領來台，叫做精神分裂。我們建議政府開放外國人才來台參與創業團隊，從事產品設計與國際行銷的核心工作，並與本土創業團隊互補，移除最低薪資門檻，讓新創公司可以股權等較具彈性的方式支付這些外國合作人。如果擔心對本國人才產生排擠效應，可以採總量管制，揚棄過去事事防弊的心態，以開放的心胸打造台灣成為真正的多元社會。

韓國大田

建議 3：針對創新的教育改革

在大學裡，聘請具實務經驗的老師與學術型教授雙軌併行。並以美國史丹佛大學或韓國KAIST為師，積極鼓勵教授及學生利用學校資源，從事具應用價值的研究及布局有商業價值的專利，並鬆綁教授及研究生參與新創企業的相關規定，例如可持股、保留教職，或推出彈性的兵役制。

江南大街

建議 4：與國際慣例相容的新創公司股權設計

台灣公司法的股權設計還是以製造業思維為主，出資者為大，忽略創業者的風險與機會成本。在台灣現行公司法框架下，對於新創募資相當不利，而且這些做法會在一開始就扼殺了創業者的動機。蔡玉玲擔任政委期間推動閉鎖型公司法，對相關制度開始進行改革，希望政黨輪替後仍能繼續推行。此外，眾籌式的股權投資，可以參考美國的AngelList或Jobs Act法案，搭配稅法調整，為籌資不易的新創公司引進更多活水。

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攝影／蔡仁譯

「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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