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。

僅供刊物用途_shutterstock_1421976077_MRT_捷運_座位_壅擠.jpg
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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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
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

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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