[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。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。