首度向政府喊話!Airbnb提多元旅宿政策5建議,住家共享應分類納管
首度向政府喊話!Airbnb提多元旅宿政策5建議,住家共享應分類納管
2019.11.06 | 生活

今年三月,交通部觀光局為了遏止訂房網站上的非法日租業者,預告將修正《發展觀光條例》第55條、第55條之一。主要是針對非法旅宿業者的罰鍰上限由新台幣50萬元提升至200萬元;而提供日租業者上架的平台業者也最多可以處200萬元的罰鍰,且可連續處罰。

不過,截至目前政府仍未有結論,又適逢立委即將改選,旅宿業相關的修法進度將面臨較長的討論時間。在這個節骨眼,Airbnb首度在台發表針對多元旅宿管理的政策建議原則,希望能在協助台灣觀光產業發展、支持政府目標的同時,政策也能處理在地的需求。

畢竟台灣有85%的民眾曾入住飯店、旅館以外的多元旅宿,因此隨著Airbnb的成長,旅遊行程當中的住宿環節早已出現典範轉移,政府必須能趕上全球趨勢,並且更加重視民意的浪潮。

Airbnb政策建議五大原則

Airbnb委託行銷傳播公司在台進行調查,樣本數共1,200份,絕大數接受調查的民眾都支持將多元旅宿合法化(79.7%),其中超過七成民眾認為政府應該在合理規管制度下,將「住家分享」合法化;雖然數量較少,也有8.5%的民眾認為,「住家分享」應該自由開放。

而Airbnb也持續拜訪台灣主管機關,並透過上述調查了解台灣民眾與各界的想法後,提出了多元旅宿規管方向的政策建議五大原則:

1. 清楚一致、擴及整個產業的規範

airbnb.jpg
Airbnb表示,台灣關於多元旅宿的法規,仍有相當大為涵蓋大的範圍,如圖中僅有傳統民宿與旅館有規範,其他則沒有適用的法規。
圖/ Airbnb

目前台灣法規所能涵蓋到的旅宿範圍相當限縮,仍有一大部分缺乏管理,未來如果政府有意進行大幅度的修法,應該將涵蓋的範圍加大,讓所有業者都能夠被納入管理。

2. 符合多元型態的階層化規管標準

Airbnb亞太區公共政策總監布蘭特・湯瑪士(Brent Thomas)舉了淺顯易懂的例子:「卡車與轎車也有不一樣的標準。」多元旅宿中涵蓋了很多種不同的旅宿型態,如果只是偶爾把房間租出去,跟商務旅館,就應該用適用不同的規管標準。

3. 一般住宅能夠達到的有效安全規範

一般私有住宅,應該有新一套能夠合理達到的有效安全要求與規範,而非直接套用針對商用房產、特殊建築所設計的安全標準。

4. 針對不良行為應有嚴格且公平的罰則

儘管絕大多數的房東與房客,都能扮演好負責旅人與好鄰居的角色,但針對極少見的不良或擾鄰行為,應該有針對行為者的裁罰規定。

5. 簡易有效的集中化註冊系統

簡易、順暢且有效的中央化註冊制度,有助於多元旅宿的納管過程推動順暢,並推動安全標準的執行。

Airbnb已與政府會面,不過短期內似乎難有共識

Airbnb過去以來曾多次與政府溝通,本次亞太區公共政策總監布蘭特・湯瑪士首次來台,也與政府進行了會面。

就算政府單方期望多元旅宿能為台灣觀光產業創造更多元的發展可能性,傳統旅宿業者帶來的壓力仍相當龐大,他們緊抓著個人住家、多元旅宿的安全消防問題持續施壓,只要相關法規尚未鬆綁、無法調適,就不可能有共識。因此,在本次Airbnb所提出的原則當中,相當強調「階層化」管理,針對不同型態旅宿應適用不同的法規。

本次Airbnb向政府喊話的意味濃厚,Airbnb台灣暨香港公共政策總監蔡文宜亦表示:「透過調查更能了解民眾的聲音,因而提出有助產業發展的政策建議原則。」未來Airbnb也會持續延伸與社會各界的對話,期望發生有效的進展。

另一方面,台灣即將迎來立法委員的全面改選,國會步入選舉期後,旅宿相關的修法議題勢必會延宕到明年初,甚至更久遠之後。Airbnb、傳統旅宿業者以及政府之間上演的修法角力戰,相信還會持續很長一段時間才會有所結果。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #Airbnb
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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