[數位觀點] Uber在台灣合法的三種可能途徑|數位時代 BusinessNext

可能途徑一：美國加州模式

第一種途徑就是台灣政府修法或設立新法規。台灣提出類TNC法規，讓Uber光明正大在台營運，但前提是Uber在納稅與保險等議題，有心溝通並和政府達成協議。

「Uber是全球公司，希望像美國一樣『有（TNC）法規』可以被納入。」Uber台灣資深營運總監吳罡說。2013年美國加州因應Uber等新型運輸服務，在法規中新增TNC(Transportation Network Company)類別，Uber平台上的私家車可以合法載客，來自加州的Uber也希望台灣政府能參考此作法。

除了Uber，台灣科技新創圈也有股強勁力量，支持修法（指計程車客運服務業申請核准經營辦法）或設立新法規，並且實施計程車彈性費率與多元計程車方案，讓台灣業者可以公平競爭，也讓類Uber業者合法經營。

不過，由於Uber目前僅用Uber荷蘭所授權的台灣宇博數位服務公司之名營運，用境外架構，逃避在台的實質車資納稅與乘客保險等責任。因此這個途徑有個大前提，就是Uber必須真心誠意和政府協議，營業登記符合法規，繳納實質車資總額稅捐，並且考量台灣乘客權益，提供國際險之外的在地保險。

可能途徑二：中國滴滴出行模式

第二種途徑則是Uber賣給台灣業者。Uber台灣也可以依照Uber中國併入滴滴出行的模式，賣給台灣相關業者，輕鬆當個背後股東。

在法規層面，前行政院政務委員蔡玉玲指出，「若Uber台灣賣給台灣業者，成為背後股東。Uber提供技術，台灣業者承擔納稅、保險與消費者保護等責任，法規上可行。」

不過，依目前的狀況來看，台灣環境，沒有太多誘因讓Uber台灣選擇走這條路。

首先，Uber中國併入滴滴出行是Uber公司的「以退為進」策略，心元資本創辦人鄭博仁就指出Uber藉此成為少數能實際營運中國市場的矽谷科技公司。Uber僅取得滴滴出行的5.89%股權，但享有17.7%經濟收益，17.7%的經濟收益如何想像？2015年滴滴已經擁有超過3億個註冊用戶，1500萬名司機，年訂單總量就高達14.3億筆，商機驚人。

再者，Uber中國的股東組成和滴滴出行的股東重疊度相當高，溝通容易。滴滴出行的「補貼戰法」嚴重威脅Uber中國的營運。加上，中國政府在法規上否定Uber原有主張，因此賣給滴滴出行是Uber中國最佳出路。

相比之下，Uber台灣和產業中相關公司並沒有股東上的重疊，台灣市場小的多，也沒有如滴滴出行般商業模式雷同、在競爭版圖上勢均力敵的對手，因此雖然也是一種途徑，但可能性不高。

可能途徑三：Uber出資入主台灣業者

第三種途徑，則是Uber出資直接入主台灣業者。這種途徑，在其他國家還很少見。由於台灣法規上對此產業沒有外資投資限制，Uber有可能直接砸錢，入主台灣交通運輸相關產業。

《東森新聞》指出，「市場盛傳，Uber找金融業想合夥買台灣大車隊。」不過，台灣大車隊總經理李瓊淑反駁此新聞，她說「此事為『子虛烏有』，台灣大車隊從來沒有和Uber有任何的接觸，也沒有和台灣金融業有任何接觸。」《數位時代》繼續詢問，假設Uber真的來找台灣大車隊，公司的態度是？李瓊淑回應，「我們不答覆任何假設性問題。」「是否擔心Uber買下其他競爭同業？」「台灣大車隊專注於車隊服務品質的提升，外界的看法對我們來說不是這麼的重要。」

除了台灣大車隊，台灣也還有很多交通運輸與租賃相關業者。Uber台灣已經有約100萬註冊用戶，上萬名司機，市場說大不大，說小又不小，若Uber真的有心繼續經營台灣市場，聯手台灣本地企業或自己砸錢，負起經營者該有的責任，讓投審會點頭，入主台灣業者並非不可能。

不過，這是付出成本與回收利益間的商業考量。Uber全球佈局擴張，Uber是否願意花時間與精力和台灣業者談合作？台灣政府在後續協商過程中，是否能給予Uber壓力或是提供誘因？都是關鍵因素。

「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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