先別管GDPR了!年損5千億歐元還不夠,歐盟還要推更嚴的隱私法
先別管GDPR了!年損5千億歐元還不夠,歐盟還要推更嚴的隱私法

有「史上最嚴格個資法」稱號的一般資料保護規定(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)在本月25號正式上路,許多人或許都還在消化、試圖搞清楚這項法規對你我生活未來的影響,但這可能只是第一回合而已。

「數據驅動的服務」在近年越來越普遍,卻同時也伴隨著個資遭到濫用的風險,因此「將數據使用權還給大眾」就成為GDPR立法的初衷。事實上,歐盟在去年秋天還提了另一項叫「ePrivacy」的法案,基本上精神與GDPR相同,但主要是針對網路通訊軟體與設備,而許多科技業者認為,歐盟的隱私立法越來越嚴格,將有可能扼殺以數據作為基礎所驅動的網路服務,對於無人車等新技術的發展也未必是好事。

隱私法規Round 2,針對電子通訊而來的「ePrivacy」

上週上路的GDPR,規範主要鎖定在歐盟,但正因為網路無遠弗屆的特性,讓資料本身根本沒有地域性可言,法規上路後帶來「沒有人是局外人」的衝擊。

重視人權的歐盟,以「將數據使用權還給大眾」的理想設立了GDPR,但事實上在去年秋天歐洲議會還通過了一項叫做《電子隱私條例》(Regulation on Privacy and Electronic Communications,簡稱ePrivacy)的法案,目前正在接受歐盟理事會的評估。

「無論你是否知道他們的姓名,只要點擊一下就能操縱幾億人。」《電子隱私條例》起草人伯基特·斯佩爾(Birgit Sippel)認為,因為我們都身處在數位網路的環境中,才顯得保護隱私如此重要。

基本上ePrivacy的立法精神與GDPR相同,但整體的目標放在電子通訊系統,要從像是中華電信這類的傳統電信業者,跨足規範到我們日常使用的 Line、WhatsApp、Facebook Messenger、Gmail、Viber,這類新類型的線上電信服務,在ePrivacy法令草案裡第20條釋義(Recital20)中提到,舉凡要使用cookie、IP位址、GPS座標等資料時,必須獲得使用者的明確許可,才能在手機內放置追蹤程式碼及蒐集數據,且條款中還規定,無論用戶是否同意數據蒐集,都必須提供相同的服務。

GDPR
資料的不當使用會不會進一步對民主制度產生威脅呢?而過度保護,會不會阻礙科技的發展?
圖/ shutterstock

目前ePrivacy正在歐洲議會審查,未來是不是會推出還有待後續觀察,歐洲理事會必須先取得共識,才能接著到歐洲議會進行討論,未來仍充滿變數。

隱私法規好嚴,科技業者:阻礙科技發展

隨著GDRP上路,我們都想知道像Google這類以「數據推動的服務」,對一般用戶來說究竟是好是壞?在這個月Google內部流出的一支影片「自私的帳本(The Selfish Ledger)」中,我們看到藉由代代相傳的數據資料,可以進一步影響用戶目標、思緒、行為,甚至可以藉由引導群體行為的改變,除了資安風暴,資料的不當使用會不會進一步對民主制度產生威脅呢?而過度保護,會不會阻礙科技的發展?

反對的聲音從GDPR上路前就不斷傳出,祖克柏(Mark Zuckerberg )就曾經說過,「大企業有財力配合規定,嚴格的監管是替像Facebook這類的公司築起護城河,像是一般新創就沒有這樣的資源可以去徹底執行。」包括美國商會與開發者聯盟等組織,就曾向歐盟反映,太過嚴苛的規範,恐怕會阻礙技術的發展,代表Facebook、Google、Intel等多家科技公司的開發者聯盟(The Developers Union),就表示過於嚴苛 的法規,將讓歐洲企業每年損失5,500億歐元營收,甚至影響歐洲整體數位經濟發展。

而直接選擇退出歐盟市場也是許多企業的手段之一,美國的洛杉磯時報(LA Times)、芝加哥論壇報(Chicago Tribune),從上周GDPR法規生效以來,就拒絕歐盟用戶訪問、信箱清理服務Unroll.me,因為無法配合 GDPR 而選擇退出歐盟市場、熱門書籤服務 Instapaper,也因為法規執行困難,選擇停止對歐盟用戶的服務。

autonomous vehicle
「ePrivacy」若上路,將可能影響吾無人車發展。
圖/ shutterstock

ePrivacy若上路,恐影響無人車發展

雖然正處於討論階段,但針對網路通訊而來的「ePrivacy」,同樣引起不少科技公司擔憂,認為這恐將造成以數據追蹤、分析為服務核心的網頁、平台關閉,開發者聯盟甚至預測,ePrivacy 將會使歐盟所有電信利潤減少 30%。

由於法規中要求「無論用戶是否同意數據蒐集,都必須提供相同的服務」,這可能會在未來無人車大規模上路後,造成傳送行車安全資訊時受到阻礙,或是政府、品牌服務在傳送緊急通知時受到干擾。

參考資料:Venturebeatlawfareblogadexchanger

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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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