「挑戰Uber做不到的事」台灣原生、主打用Line、Facebook叫車的TaxiGo上線|數位時代 BusinessNext

「挑戰Uber做不到的事」台灣原生、主打用Line、Facebook叫車的TaxiGo上線

台灣目前約有8萬6千輛計程車，每年完成約4億趟載客行程，整體市場規模達540億台幣。但有一半的計程車服務是在線下、以現金完成，無法透過網路平台或衛星派遣紀錄有效追蹤。

大台北地區的小黃戰局又有新變化。第一個主打不用下載App、用Line或Facebook直接叫車的計程車隊TaxiGo，今（12）日正式啟動。這家台灣原生新創以Chatbot（聊天機器人）技術開發叫車服務，協助計程車司機透過線上平台拓展客源，並與車行合作，跨入線下成立實體車隊，翻轉既有的計程車營運模式，TaxiGo執行長陳泰成直言，他要「挑戰原本Uber想做但沒做到的事」。

TaxiGo是AppWorks Accelerator第11屆的育成團隊，背後投資者為TMS全鋒事業與雪豹科技，投資金額破千萬台幣。兩位創辦人中，陳泰成來自香港，過去曾服務於美國高通，而技術長黃佩恩，則任職過HTC、Intel等。

AppWorks共同創辦人、TiEA理事長林之晨形容，Uber是行動時代的產物，而TaxiGo則是AI時代的產物，「可以說比Uber領先了一個世代」。

據統計，台灣目前約有8萬6千輛計程車，每年完成約4億趟載客行程，整體市場規模達新台幣540億元。TaxiGo從今年3月上線試營運迄今，已和18家車行合作，透過車行推薦合適的司機加入車隊，目前數量超過2,500台車，九成來自車行，剩下一成左右是自體戶司機，單日叫車量超過1,000筆。

陳泰成表示，現今的計程車司機中，仍有5成沒有加入車隊，也就是說，每年有一半的計程車服務是在線下、以現金完成，無法透過網路平台或衛星派遣紀錄有效追蹤。他表示，透過TaxiGo叫車，整趟行程會透過GPS紀錄，平台提供乘客和司機雙向評分系統，付款時再依據跳表金額，可選擇現金或手機綁定信用卡扣款，目的都是要提高司機載客率，並保障乘客安全。

客訴管道方面，陳泰成表示，消費者遇到問題，可透過TaxiGo的客服反應，公司會提醒車行多跟司機溝通，「我們的平台對乘客，車行則協助我們對司機」是TaxiGo運作的大原則。

至於司機成本方面，由於TaxiGo用Line或Facebook平台媒合，司機不需安裝任何硬體裝置，透過車隊司機專用APP即可派單，現階段司機無需繳付任何費用。

未來，當車隊人數增加、服務普及，陳泰成表示，如果每位司機每日可透過TaxiGo接單3至4筆，就會開始規劃對司機的拆帳機制，也會依法納稅。

台北市汽車駕駛員職業工會理事長鄭力嘉表示，大台北地區大概有近30家車隊，消費者熟悉的像是台灣大車隊、大都會、皇冠等，有別於過去車隊多依衛星、無線電聯繫，TaxiGo是第一個用LINE、APP成立的純資訊化車隊。他認為，由於現行法規規定，所有的計程車只能對應一個車隊、車行，也變相壓縮了司機的載客管道。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。