台灣通過可罰款2,500萬、全球最高的「Uber條款」,一次看懂Uber與政府之爭
台灣通過可罰款2,500萬、全球最高的「Uber條款」,一次看懂Uber與政府之爭

台灣立法院今日審議《公路法》修正案,其中最受人矚目的「Uber條款」三讀通過。未來對Uber的罰款,將從現行的5萬到15萬元提高至10萬到2,500萬元,也可同時勒令業者歇業,罰款金額成為全球最高。

對於提供載客服務的Uber司機,只要檢舉人備齊相關資料,可以舉證司機有營業事實,就有可能吊扣其駕照和車牌將4個月到1年,或直接吊銷,2年內不得重考駕照或重領牌照。該項罰則最快可能明年元旦上路。

對此台灣Uber在Facebook上公開回應表示,一定有更智慧的方式能有效監管車輛分享平台,也可以同時保障乘客或駕駛的利益,並且對於和政府討論任何可能的選擇充滿期待與意願。

其次,台灣Uber仍舊堅持消費者應該要有更多的選擇、智慧科技能強化行程的安全以及效率提升能為駕駛人帶來更多的經濟權益。台灣Uber進一步表示,三十年前訂立的運輸體系已滿足不了進步的數位網路社會,呼籲台灣政府能以新法納管共享平台。

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圖/ 高佳吟/製作

今天下午條款三讀通過,Uber司機不禁感嘆「好不容易有個新的生計來源,又要斷炊」,一方面痛批台灣政府對於新創企業的保守態度、閉門造車,「如果台灣不開放Uber,也孵不出滴滴打車,那何來扶植新創或科技產業之說?」

另一方面也不諒解Uber不納管的強硬態度,資訊不公開、不透明,如何取得市場與官方信任?「而在兩方都不討好的情況下,最終受害的仍是消費者。」

一次看懂Uber到底為何有爭議?

1. 稅收問題:

Uber在台灣主要營運的業務為交通運輸,台灣代表為宇博數位服務公司。宇博在多樹的媒體報導中表明,台灣宇博只是協助美國Uber在台招募、訓練司機,並且提供線上服務平台的「資訊服務業」。因此,只需繳納台灣政府營業稅及營業所得稅。

但台灣交通部認定宇博有提供叫車服務,認定產業為汽車貨運業,因此得依照乘客車資繳納5%營業稅。

此外,由於Uber司機也有營利問題,因此應該依照一般計程車司機所得,課收營利事業所得稅。

對於稅務問題,Uber 官方回應,由於台灣宇博公司負責行銷業務,Uber向每位駕駛收取約20%-25%的平台費用,其金流是回到荷蘭總公司。因此在跨境電商稅法三讀通過後,會全力配合財政部新法。但目前和交通部對於「產業認定」看法不同,因此營業稅部分仍有待進一步對話。

2. 對司機沒有勞工保障:

承上點,由於Uber認定自己為資訊服務業,因此與司機之間沒有實質的勞雇關係,因而不用向司機提供勞健保、休假或是相關法定員工福利,更不需要為員工繳稅。

而這項爭議在勞工權益高漲的歐美各國,都引起相當程度的反彈,2015年美國加州、2016英國法院都已經出現,裁定Uber與司機之間確認有勞雇關係,需依法提供相關保障以及繳稅等相關案例。

3. 乘客保險在哪裡?

Uber在全球各服務據點都表示,乘客的每趟乘坐行程,都受到全球保險的保障,但投保的國際保險公司、保單內容都未曾完整交代清楚或公開。也因此造成台灣政府與消費者非常質疑乘客若在乘坐過程中發生意外,到底要向誰求償、如何求償。交代不清的後果,也讓市場對於Uber的負責態度打上問號,而截至今年12月為止,媒體報導台灣Uber正在跟富邦產險討論台灣保險方案。

Uber帶來的好處有哪些?

1. 迫使政府正視新商業模式帶來的衝擊:

當Airbnb提出「出租家中閒置的房間」,Uber、Lyft等交通運輸業者喊出「順便載人回家」等概念,希冀利用「現有資源」為世人提供更便利、實惠的服務,讓提供服務者,獲取額外報酬的時候,便在市場不知不覺間打破了產業競爭的疆界、法規的限制。

共享經濟的出現,幾乎有泰半的原因得歸功於,人們愈來愈懂得善用科技工具。而在這個前提之下,我們幾乎可以確認,當未來的科技工具只會更進步的時候,新型態的商業模式只會一直不斷的出現,為各產業與市場帶來更不可預料的衝擊。

我們現在能要求一個Uber守法,但當未來的日子裡,有第二個、第三個「類Uber」的商業巨獸崛起,台灣政府又該如何在「扶植新創產業」與「要求業者守法」間取捨呢?

2. 迫使既有市場業者正視現實:

即便Uber不守法,但為什麼仍能廣受台灣消費者青睞?答案出現在許多媒體報導的討論串中——台灣計程車業者的素質,實在良莠不齊。當市場既有的供給者素質不佳,只要後進者找到破口,就很容易超越,這是非常簡單的商業市場規則。

當競爭者的各項條件與優勢都比自己強,業者該怎麼存活?價格競爭、提升服務品質、做出產品差異化等等等,都能夠迫使既有業者從消極經營中甦醒、積極成長,最後得利者,也一定會是全體使用者。

Uber亞洲市場發展大事記

2013年7月,Uber正式在台灣台北市營運

2014年3月,Uber正式進入中國大陸市場
在上海召開官方發布會,宣布中文名「優步」,並與支付寶合作,同年也進入香港市場,台灣政府於7月公開表示,將會開啟調查Uber在台營運的合法性。

2014 年 12 月,韓國政府起訴Uber執行長,逼退Uber
韓國政府以違反交通運輸法為由,起訴 Uber執行長Travis Kalanick。Uber在2015 年退出韓國市場,只留下UberBLACK 服務,提供有駕駛執照的高級載客服務。

2015年,Uber在中國市場糾紛不斷
整年度Uber在中國大陸市場的發展都不是那麼順遂,從廣州、成都到北京都有收賄、消費者糾紛及非法經營等官司纏身。

2016年7月,中國發布網約車相關法規,Uber出現合法化的契機
中國交通運輸部發布了《關於深化改革推進出租汽車行業健康發展的指導意見》和《網路預約出租汽車經營服務管理暫行辦法》,代表著Uber以及其他類似服務的提供商在中國有合法化的管道,但新法令仍要求服務車輛必須先取得營業登記,因此UBER是否合法仍有爭議。

2016年 8月,滴滴出行收購優步中國
中國大陸最大的線上交通系統滴滴出行,宣布與Uber全球達成戰略協定,滴滴出行將收購優步中國的品牌、業務、資料等所有資產。

2016年8月3日,台灣經濟部投資審議委員會撤銷Uber投資許可
投資審議委員會於裁決決議撤銷Uber投資許可,台灣Uber表示將提出訴願。

2016年8月5日,台灣Uber發起「讓Uber留在台灣」網路連署
邀請民眾網路連署Uber留台,連署人數逾四萬人。

2016年11月,餐點外送UberEATS在台灣登場
同月台灣交通部希望要求Android及iOS兩大平台業者,將Uber APP自系統下架、財政部向Uber追稅金額達1.35億元新台幣。

2016年12月 Uber表示正在跟富邦產險討論台灣保險方案

延伸閱讀:

  1. Uber強勢攻佔市場,台灣大車隊怎麼接招?計程車龍頭的轉型與變革

  2. Uber中國燒掉20億美元後,正式被「滴滴出行」收購!

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Uber
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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