[錢思敏] 誰來監管共享經濟|數位時代 BusinessNext

你共享了誰的經濟？

以 Airbnb 或是 Uber 來說，都是運用既有人們的資產，或是運用既有資產附加勞動的模式，進行住宿服務或是交通服務分享所建立的交易平台，這兩個平台實際上並不擁有這些資源，而是做為這些服務媒合的交易平台。

雖然就共享經濟實際上的消費行為來說，有可能一部分是來自於既有消費的移轉，例如 Airbnb 吃掉了一部分旅館業、民宿業的市場。但是，除了從既有產業的消費移轉之外，還有消費的增加，也就是餅被做大了，整個旅遊市場被做大了，因為 Airbnb 的方便性，性價比高，更多人選擇出國旅遊了，不會純粹只是市場消費的移轉而已。

圖說明

因為 Airbnb 的方便性，性價比高，更多人選擇出國旅遊了，不會純粹只是市場消費的移轉而已。照片來自Airbnb官方部落格

Uber 則是將汽車與司機兩項元素，提供消費者交通運輸服務來做為類似計程車功能的服務平台，比起 Airbnb 來說，不同的是比較少人是因為 Uber 比較便宜，而選擇不搭乘公共交通工具，轉而搭乘 Uber 計程車，因為大眾運輸工具與 Uber 價格上的差異，Uber 的消費者多數是由原先搭乘國內計程車的旅客而來，因此，Uber 對國內計程車是直接的競爭關係，計程車的消費有很多是從一般國內依法成立的計程車轉移到 Uber 去了，這也是為甚麼國內計程車對 Uber 的抗議程度，會比旅館業者對 Airbnb 來得多的原因。

實際上，無論是 Airbnb 或是 Uber，都是運用既有閒置的資源而創造衍伸出來的新服務。

Uber

Uber 對國內計程車是直接的競爭關係，這也是為甚麼國內計程車對 Uber 的抗議程度，會比旅館業者對 Airbnb 來得多的原因。照片來自：Automobile Italia

追求閒置分享最有效率就夠了嗎？

所以，共享經濟的初衷是什麼？共享經濟的原則是將資源做最有效率的使用，將原本閒置的資源進行分享，無論是 Airbnb 或是 Uber 都是一種共享的形式，拿出自家的東西進行分享。

但如果要討論到市場競爭的公平性，也就是產業競爭的層次，則合法業者所需要繳的稅、所需要進行的檢查、監理、管理等，則都需要政府去思考法規在數位經濟的背景之下要不要管，或者那些法規法條可直接進行鬆綁，讓國內原本受管制的業者也能夠適用鬆綁下的管制；又或者，在保障人民權益與安全的情況下，旅館業或交通業經營當中所必須要進行監督管理的部分，則亦可規定這兩家平台應對旗下參與業者加以要求。

Airbnb L.A.

無論是 Airbnb 或是 Uber 都是一種共享的形式，拿出自家的東西進行分享。但如果要討論到市場競爭的公平性，則需要政府去思考法規在數位經濟的背景之下要不要管，或者哪些法規法條可直接進行鬆綁。照片來自Airbnb官方部落格

數位經濟下公共監管的典範轉移

然而，在執行面上來看，政府要對數位經濟進行管理卻是不容易的事，但是別忘了，數位經濟不是沒有人監督，看看平台上的眾多評價，不就是最好的監管了嗎?

以 Airbnb 的平台功能來看，評價除了來自於消費者對於住宿品質的回饋之外，還包括 Airbnb 業者對於消費者的評價，這種買賣雙方的相互監理機制，是政府管理所無法觸及到的領域。消費者對於住宿服務的評價，是在任一知名訂房平台上都有的基本功能，像是 Agoda、Hotels.com 等，消費者訂房時，必定會對住宿地點過去的評價進行一番檢視，但另一方面，Airbnb 亦增加提供業者對住宿旅客進行評價，旅客為了下一次在 Airbnb 的住宿訂房能夠順利，亦必須累積業者對自己的良好評價；因此，對於住宿規定、住宿環境的維護、整潔與清理等等，都會非常在意，但以國內的旅館業或民宿業者來說，業者間或許私下流通著奧客名單，但是實際上，很難在奧客訂房時就能夠察覺並拒絕其投宿。

Hotels.com官網

消費者對於住宿服務的評價，是在任一知名訂房平台上都有的基本功能，像是Agoda、Hotels.com等，但Airbnb還增加提供業者對住宿旅客進行評價，旅客為了下一次在Airbnb的住宿訂房能夠順利，也必須累積業者對自己的良好評價。照片截自：Hotels.com

這種共享經濟平台雙向互評的機制，其實是鼓勵業者與消費者共同提升消費與服務品質的方式，由消費者對業者進行監督，讓平台業者在管理層面進行把關，設下業者進入的門檻；而運用業者對消費者的評價機制，讓業者依據過去評價，能勇於對奧客說不，以共享經濟的平台生態圈所形成的相互監督與管理的機制，是一種無形推升業者提供服務以及消費者消費時品質的方式，這是政府想要管卻未必能夠做到的部分。

代表圖來自：Airbnb官方部落格

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「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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