MyData平台上線!戶籍、財產等個人資料一站下載,有什麼好處?資安沒問題?5大QA一次搞懂
MyData平台上線!戶籍、財產等個人資料一站下載,有什麼好處?資安沒問題?5大QA一次搞懂

國家發展委員會(國發會)於今(29)宣布,「數位服務個人化平台(以下簡稱MyData)」正式展開試營運作業。

民眾可以自行登入MyData平台,經身份驗證及個人同意後,自行下載31項個人資料(如戶籍資料、財產資料等),也可以用數位檔案替代紙本進行各項臨櫃申辦作業等。

MyData官網:https://mydata.nat.gov.tw/

最便利的地方,是過去民眾的資料散落在各大機關,礙於個資問題各部會無法流通,而MyData則是一個統整的大平台,在民眾經過驗證且同意後,可以直接跨機關下載31項個人資料之外,也可以授權給其他部會或第三方平台做加值應用。

《數位時代》整理了5大問題,讓民眾更加理解MyData到底能做什麼。

Q:MyData到底是什麼?

MyData的核心概念,是提供一個平台,讓民眾可以跨部會下載各種原先就屬於自己的資料,也可以將這些資料提供給政府機關或合作企業(如銀行)使用。

Q:MyData平台有什麼服務?

目前MyData提供三種服務:

MyData
如個人戶籍資料,在通過驗證後,民眾也可以簡單地自行下載使用。
圖/ MyData

一、個人資料下載:包含個人戶籍、戶政國民身分證影像、地籍及實價、勞保投保、財產、個人所得、車駕籍等資料。

二、臨櫃核驗:除了直接攜帶文件資料到各機關辦理業務之外,也可以透過MyData下載個人資料後,產生對應的條碼,將條碼交付給臨櫃人員使用,達成無紙化的目標。

三、線上服務:自MyData下載資料後,可以同意將資料線上傳送給其他機關辦理相關的服務。舉例來說,民眾可以直接同意將資料單次傳送給各機關辦理個人化服務,如將資料傳輸給合作的台新銀行進行信用卡線上申請、新貸申請或房貸申請等。

線上服務的合作單位請至官網查看:https://mydata.nat.gov.tw/sp/about

Q:我可以取得哪些資料?

內政部7項資料:個人戶籍資料、親屬關係資料(範圍為父母、配偶、子女)、現戶全戶戶籍資料、戶政國民身分證影像、地籍及實價資料、近一年入山申請資料、交通事故資料申請紀錄。

財政部7項資料:財產資料、個人所得資料、核發使用牌照稅繳納證明、申請核發房屋稅繳納證明、綜所稅及房地合一稅繳納與欠稅及退稅紀錄、手機條碼載具發票清單查詢、手機條碼單一發票消費明細。

經濟部2項資料:公司負責人、董監事與經理人之公司登記資料以及商業負責人、合夥人、經理人及法定代理人之商業登記資料。

交通部6項資料:車籍資料、駕籍資料、違規資料、工商憑證、ETC欠費資料、導遊人員執業證資訊(合法效期內)、領隊人員執業證資訊(合法期效內)。

勞動部5項資料:勞工保險被保險人投保資料(明細)、勞保年金給付資料、國民年金給付資料、勞工提繳異動資料、勞保就保農保給付明細資料。

衛福部3項資料:個人投退保資料、保險費繳納紀錄、低收入及中低收入戶列冊。

教育部1項資料:全國高級中等學校學生學籍資料(105學年度迄今)。

Q:怎麼使用MyData查看與下載個人資料?

首次使用的民眾,必須使用自然人憑證或工商憑證卡片、健保卡,又或者利用TW FidO進行申辦。驗證過後就能單純使用「動態密碼」透過手機簡訊或電子郵件進行驗證。

Q:會不會有資安問題?

為保護個人隱私,MyData平台並不會留存民眾的個人資料,民眾下載資料也只是「當次同意下載」,並非永遠同意資料被取用。

而根據國發會的說法,MyData與機關(構)間個人資料在傳輸過程及產製資料檔案時皆進行加密,且已經由第三方透明與客觀稽核下通過檢驗,於109年通過國際ISO27001資訊安全標準驗證,確保符合國際資訊安全標準要求。

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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