《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!
《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!

《數位經濟基本法》可望於明(7)日立法院一讀,立法委員許毓仁指出,草案已經過跨黨派約30位立委簽署,希望今年可以三讀通過,讓台灣的數位經濟發展能有一個「上位法」給予原則規範,各部會的法規和政策可以架在這部基本法之下。影響最大的是用「負面表列」的思維看待新興科技,以及把「創新沙盒」機制擴大到各種新興網路科技領域。

Uber事件凸顯台灣舊有法規面對數位經濟無法反應的問題,2016年底修改《公路法》通過2500萬的高額罰款,除了Uber的罰款高達11億元,暫時宣布停止在台灣的叫車服務之外,許毓仁指出,來台灣發展的香港新創Lalamove啦啦快送,在五天內就被罰了8,100萬元!

許毓仁說,「法律就像一把刀,這一刀砍下去,傷了外國公司,同時也傷了台灣新創。」政府不能用舊有法規看新的數位經濟浪潮。「我們一直修舊的法,無法回應未來的挑戰。」

《數位經濟基本法》從2016年10月開始蒐集意見,並舉辦多場修法討論、行政部會協調會及兩場公聽會。目前《數位經濟基本法》草案內容可在公共政策參與平台下載,表達意見。

公聽會報導:
許毓仁推數位經濟基本法,解決政府「見一個新創打一個」現況!
「數位經濟基本法」公聽會,詹宏志、蔡玉玲等人提出八大意見

原先提出的是「作用法」,但考量可能會把各部會規範成「四不像」,也會與現有政策及法規衝突,導致疊床架屋。許毓仁便決定推出「上位法」的《數位經濟基本法》。所謂的上位法,指的是在法律的效力上位階比較高,其他的作用法不能跟這個法律抵觸。但也代表這部法只能做簡單的原則規範,以免規範太細,反而讓其他法律很難作用。

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《數位經濟基本法》想達成的四大目的,定義數位經濟、界定政府角色、制定企業責任和發展數位項目。
圖/ 攝影/郭芝榕

目前與數位經濟相關部會,包括經濟部、科技部、數位政委、科技政委等等,但都沒有實權。此法規定行政院為主責單位,許毓仁說,如同韓國有未來科學部、泰國有數位經濟部、澳洲有數位創新部長,把決定層級提高到國家層次,才能用國家力量來推動數位經濟,其下希望設置數位經濟發展委員會。

讓創新先長大再管制!

至於,《數位經濟基本法》通過之後,對台灣新興科技和新創公司會有什麼影響呢?

許毓仁說,「業者大到一定程度,政府才會決定是否管制!」由於採取「負面表列」的方式,各部會列出不能踩的紅線,其餘灰色地帶和模糊空間,應讓業者去嘗試。

創新往往會衝擊既有傳統業者,先看創新業者做的業務是否違法,如果違反現行法律,可比照沙盒機制,讓業者進入創新實驗場,有「6+6個月」的試驗時間。不過,許毓仁說,有些領域可能一開始就要納入,例如「遠端醫療機器人」,若有爭議的話,會牽涉是機器人業者還是醫生要負責的問題。

許毓仁說,基本的繳稅、公司登記業務是否符合等等還是要符合法規規定,「不能打著創新旗幟,就不配合!Uber是單一案例,其他共享經濟公司沒有不願意配合這麼嚴重。」如果業者不願配合進入創新實驗場的話怎麼辦?就只能用現有的法律手段來解決了。

至於,由Uber、Airbnb在台灣襲捲的共享經濟浪潮,問題怎麼解?許毓仁說,目前正在擬定「平台經濟專章」,專門處理網路媒合平台業者遇到的問題。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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