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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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
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

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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