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

Uber台灣若要尋求最終解決辦法,有哪些可能途徑呢?

Uber爭議在台吵翻天,而在世界其他國家,和不同政府間的談判差異,讓Uber各有不同結果。舉例來說,韓國政府認為Uber違法,而德國與法國也如此認定,美國為Uber增設新法規。而在中國,Uber選擇和滴滴出行合併,成為合法業者。那Uber在台若要合法,有哪些可能?

圖說明
(圖說:Uber台灣資深營運總監吳罡/圖片來源:Uber。)

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。

關鍵字: #Uber #滴滴出行
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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