捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看
捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看

2020年一開始,雙北捷運立刻有新氣象,除環狀線第一階段1月19日試營運,農曆年後正式開張,2015年起上路的電子票證8折優惠也走入歷史,新的「捷運常客優惠」將在2月1日上路,以「搭乘頻率」作為忠誠度憑據提供乘客現金回饋。

延伸閱讀:確定取消8折優惠!台北捷運票價新制看「忠誠度」,誰受惠?誰變貴?

常客優惠划不划算?每月搭車次數、平均車價成比較關鍵

不少月票捷運族十分困惑,究竟該繼續買1,280元月票,還是改用計次優惠的捷運常客制比較划算? 由於捷運局統計,67%乘客每月搭乘次數不超過30次 ,也就是說,這群人不是天天利用捷運上班及返家,因此這些人幾乎不在月票族群內。

常客優惠.jpg
一張圖弄懂常客優惠級距。
圖/ 北市捷運局

再來討論剩下3成乘客,由於他們幾乎每天靠捷運通勤,是最容易困惑是否要放棄月票的乘客。若以一個月搭44趟(22個工作天,上下班各一趟計算)來說,新制度可以享受75折優惠。

在75折優惠方案中,要求每月搭乘頻率是41趟以上,建議單趟車資40元以上乘客,若確定每天搭捷運上下班可以考慮轉用月票。單趟票價35元以下的乘客放棄月票吧!常客優惠比較適合。

但75折方案卡在40次跟41次會有大差異,關係到打折8折或75折,所以十分建議消費者可以判斷當月工作天數或預估使用量決定買卡與否。

未來搭乘優惠選擇也會更複雜,比方過年、2月天數少,若上班日低於20天,通勤族每月少搭(少於41趟,比方因為請太多特休或當月國定假日多)就會落入8折區,這個折扣區間的乘客,其實多數建議參與常客優惠,不要買月票。

換言之,購票心法是,當月上班日少,國定假日多,導致上班天數低於20天,加上不是45元(含)以上票價區域乘客,請用常客優惠。

常客優惠
長途乘客,若天天搭乘,可以選月票。
圖/ 北市捷運局

工作天數超過21天,也就是每月搭乘42次以上,且票價45元以上可以改用月票,40元以下票價區域(40*42*75折=1260元)則還是常客優惠就好,因為比月票1,280元便宜,除非具體知道本月有較多通勤以外的搭捷運需要。

至於高頻率搭乘捷運的「捷客」,每月搭乘超過51趟,優惠最高鎖在7折上限,因此單趟35元以下建議仍參加常客優惠,只有搭乘51趟以上,單趟都超過40元以上的乘客,可以改月票吃到飽。

以下試算新舊制誰優惠:

由於月票是不計搭乘次數,都只要1,280元,以每天搭捷運上下班的上班族為例,新常客制度上路前(電子票證8折),當通勤往返兩站原價35元,一個月44次算下來是1,232元,但若上下班,還會搭捷運外出辦事或聚會的乘客,就可以考慮買月票(1280元)。

但常客新制上路後,44趟屬於75折優惠區,消費者每趟搭乘35元都打75折,總計最後支出1,155元,在常客新制是被多獎勵的一群,比舊制省77元。

必知的冷知識:公車轉捷運常客省更多

因為轉乘(公車轉捷運)有額外優惠,新制上路,高頻轉乘族也受惠。
搭公車前往搭捷運轉乘,每趟可折8元,舉例本趟捷運車票20元,但出站時會只收取12元,該8元雖然沒支付,但捷運局在累積現金回饋時,會用乘客支付了20元計算,所以通勤族可以盡量轉乘,並使用常客優惠,那麼除了賺到轉乘優惠金,還可以讓折扣更高。

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捷運預計更改費率計算方式,未來怎麼搭必須多算算搭乘頻率。
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:環狀線確定將開放試乘!通勤時間、捷運票價到底省多少?

比較新制跟舊制差異

舊制: 小云每天從家裡搭公車五站,到府中站轉捷運上班,抵達國父紀念館站後步行到公司,這段捷運35元用悠遊卡支付打8折花了28元,但又因轉乘折扣8元,實際支付20元捷運費。上班一趟花費35元(15元公車+20元捷運)。

但若新常客優惠上路,小云每趟上班花費42元(公車15+35-8)。

看起來常客優惠讓小云單趟車資大增,但其實不然。

新制: 若小云每天通勤上班,每個月至少搭乘捷運41趟以上,享受75折優惠,那麼35元的捷運費會回饋8.75元到小云次月悠遊卡上,等於一趟捷運費用是35-8.75元回饋金-8元轉乘優惠,捷運費變成18.25元,上班一趟捷運加上公車費等於33.25元,更便宜了!

若只是捷運搭乘40次以內呢?若是8折常客優惠,則小云捷運回饋金變成7元,35元捷運票價-7元回饋金-8元轉乘優惠,跟舊制一樣都是20元。

換言之,捷運常客若搭乘頻率高,用到轉乘機制,反而有更高的節費空間。

責任編輯:蕭閔云

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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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