凱擘放棄有線電視代理,一年約少20億元,打什麼算盤?
凱擘放棄有線電視代理,一年約少20億元,打什麼算盤?

富邦集團董事長蔡明忠與富邦金控董事長蔡明興兄弟共同投資、台灣最大有線電視系統營運商與頻道代理商凱擘於11月16日宣布,2018年起將放棄有線電視頻道代理商身分。此舉震撼業界,因此凱擘一年將減少約20億元營收,業界預期將打破有線電視遊戲規則。

這一個耐人尋味的時間點,正逢下週公平會又要再度審議全球、佳訊及凱擘等3家頻道代理商「差別待遇」一案,也適逢年底審議各縣市來年有線電視費率,更剛好是三年一次的頻道上架系統台授權金談判。而上週也才剛發生民視新聞台上架MOD,卻慘遭凱擘將民視下架有線電視系統的狀況。

蔡家兄弟旗下的凱擘及台灣大哥大(台固媒體)共擁有約164.6萬有線電視用戶,市占率31.7%,若以月收視費500元初估,年營收可達100億元,即使是因為已經被公平會重罰兩次共5300萬元的罰金,放棄頻道代理商身份,形同放棄了20%的收入,這一個震撼彈,打得是什麼算盤?

算盤一:有線電視代理優勢不存在,為「分組付費」做準備

有線電視分組付費概念雖已倡議多年,但在多方勢力拉鋸下,未有重大進展,但今年新一任NCC 委員上任後,「建議」了一種分組付費規劃方案:費率上限400元,最少頻道數23個(需包含13個必載頻道),其它則由系統業者自行規劃。

NCC看起來勢在必行,只是實施時間點的早晚。據說,在今年年底的有線電視費率審查中,凱擘的南天、中嘉的三冠王與台數科的新永安,都已提出200元至400元的向下分組付費方案。

分組付費前(也就是現在),用戶月付500元,可以看100多個頻道,而100多個頻道就由7個頻道代理商打包上架。分組付費後,N個頻道,用戶月付200元至400元。打個比方,這就像香蕉、芭樂與橘子一大包綁在一起賣,和每種水果都要重新議價的差異。

而N個頻道,到時候會由收視率來決定誰該擺在頻道組內,不會全部都剛好是由同一個頻道代理商擁有,因此頻道代理商就失去一包25個頻道的優勢,對於系統台業者來說,轉變成單一頻道上架的問題,也就是說頻道代理商角色將不存在。

既然如此,現在放棄頻道代理商的身分,可以不再被公平會重罰而被汙名化,也可以為自己的分組付費增加彈性,因為凱擘再也不需要煩惱手上的25個頻道誰該被放入最熱門的分組付費頻道中了。

況且,凱擘憑著有線電視市占率第一名的用戶數,相信仍擁有市場最強跟單一頻道的議價力。看起來是現少20億元的頻道代理收入,但在分組付費的遊戲規則下,凱擘仍然是所有有線電視系統營運商中最有優勢的。

算盤二:OTT時代,有線電視頻道代理綁手綁腳

凱擘除了有線電視系統,還有myVideo OTT服務及隨選服務SuperMOD,在積極整併旗下所有影音相關服務的同時,一個嶄新的跨平台內容代理模式因應而生。

新的影音內容授權模式需要能完整覆蓋有線電視系統、網路及IPTV,也就是需要打破有線電視、OTT與行動影音過往分開授權的藩籬,像是內容授權走的比較前面的美國職棒大聯盟早就是All Rights模式(註1)跟代理商洽談。

台灣雖在數位授權的領域走得比較慢,但因眾家崛起OTT服務,也到了新時代的分野。未來是OTT時代,授權範圍不僅有有線電視,還要有網路及行動授權,舊有的有線電視頻道代理反而會綁手綁腳,還不如先去做跨平台內容授權。

加上現在的頻道代理只有有線電視授權,遊戲規則又將改變,還不如打掉重練。

因此凱擘若能在此時,勇敢拋棄舊有的頻道代理商包袱,改走跨平台內容代理授權,除了為自家的多螢一雲服務降低整體內容授權費用,十年後,凱擘也可能將是跨平台內容代理授權龍頭。

也就是說,這一個放棄有線電視代理頻道的震撼彈,看起來不僅贏了面子,實際上,也贏了未來幾年的裡子。

註1:獨家授權(All Rights) = 獨家 (包含轉授權) + 無線電視授權 + 有線電視授權 +IPTV 授權 (包括 MOD 及透過 STB 機上盒接入的螢幕) + 數位媒體授權 (通常會再依據顯示螢幕及接取方式區分為 Internet、平板電腦、手機授權等等)。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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