80%租車行還用紙本作業!新創翻轉旅遊最後一哩路,如何讓老闆們不再碰上奧客?
80%租車行還用紙本作業!新創翻轉旅遊最後一哩路,如何讓老闆們不再碰上奧客?

搭乘近四小時火車,終於抵達台東火車站,立刻衝向機車行租車,碰上連假旅客眾多,光是要完成租車手續,就要等上近一小時。

台灣共享機車很方便,GoShare、iRent等品牌隨處可見,但根據統計,台灣高達80%的機車行作業方式依然傳統、高度仰賴紙本;機車行業者也面臨許多風險,無法評斷客戶好壞,光是處理罰單、糾紛等爭議,每周可能都要跑法院。

台灣新創Mofun開發了一套系統,可以將租車流程數位化,還結合了信用評分系統,能在三分鐘內算出顧客的風險分數,讓業者跑法院的次數縮短到一個月一次,甚至連外送平台、五星級飯店,都是Mofun的客戶,這個故事,要從基隆港口開始說起。

傳統機車行痛點多:桌上堆滿紅單、每周都要跑法院

疫情之前,許多外國遊客會搭乘郵輪,在基隆港下船到台灣旅遊,不過外國人在台灣要租機車不容易,除了一般傳統機車行無法刷卡,小本經營的業者怕若有罰單、毀損等糾紛,外國人跑回國也難追蹤。

租車品牌Zocha在2019年成立,品牌名取自台語「租車」發音,特色是提供電動機車,還提供刷卡服務,在基隆的直營門市,外國客人數量就佔了10%,許多都是郵輪客。

Mofun
租車品牌Zocha在2019年成立,外國客人數量就佔了10%。
圖/ Mofun

團隊中,共同創辦人王兆彬曾經在Yamaha(山葉機車)擔任營運經理,錢俊宇則曾在鴻海任職,負責營運類工作,家裡是開機車行的,技術長范值宇曾任職物流產業。

有著機車、科技、物流等產業背景,大家都觀察到,台灣機車租賃產業是許多人出遊、生活中的日常,卻低度數位化,於是在租車品牌Zocha之外,在2021年8月推出了數位化平台Mofun,可以想像成機車界的iChef(餐飲 POS 系統商),讓機車行一秒數位化。

傳統機車行問題不少,共同創人王文聖分享:「仔細注意的話,會看到機車行老闆桌上,堆著一大疊紅單。」這些都是客人交通違規的罰單,正等待處理跟客人收罰金。

除了罰單,機車行也害怕客人把車子撞壞、不還車等,光是處理這些糾紛,業者有時一周就要上法院一次。一般管控風險的作法都很簡單,除了押證件,就是看客人長相兇不兇、壞不壞,以貌取人而非透過數據判斷,有一點規模的租車行,光是處理這些帳務、糾紛,可能就需要3~4位人力。

此外,因為管理低度數位化,遇上連假等人潮較多的旺季,還必須為了車輛調度問題苦惱,「很多機車行老闆,為了怕亂掉,基本上都是365天守著(在店面)的。」王文聖說。

用信用模型把關,紅單、糾紛大減

團隊在2021年8月打造了數位化平台Mofun,業者可以在系統上清楚管理機車的庫存、出租狀況,客人來租車時,透過手機、平板掃描證件後,就能透過信用卡或行動支付就能完成付款。除了達成無紙化,也讓一家機車行人力維持1~2人就能運作。

為了更精準判斷客人風險,Mofun跟信貸比較平台Alphaloan合作,透過API(應用程式介面)的方式,串接了信用評分模型到系統中,機車行可以做到「幫客戶評分」、「黑名單管理」等功能。

Alphaloan有一套獨創的風控系統,一開始是透過客觀的數據搜集與分析,協助想向銀行申請貸款的顧客,可以在申貸前就精準知道自己的風險承受度。

Alphaloan創辦人黃亮銓發現,這套本來用於金融產業的風險控管系統,有很大的商業潛力,近年陸續推廣到電商、P2P借貸平台、租賃等需要信用評價的應用場景。

延伸閱讀:Alphaloan數位風控系統,讓信用小白活用2億資金!你的數位足跡透露哪些事?

Mofun
客人掃描證件後,系統會連線到監理所資料庫,確認該張駕照是否有效、駕駛是否有酒駕違規紀錄,或是積欠未繳的罰單等,並且給出一個信用分數。
圖/ Mofun

黃亮銓表示,當客人掃描證件後,系統會連線到監理所資料庫,確認該張駕照是否有效、駕駛是否有酒駕違規紀錄,或是積欠未繳的罰單等,三分鐘內會得到一個信用分數,機車行業者可以以此為依據,決定是否租車給客戶,也有助於減少罰單與糾紛。黃亮銓強調,Alphaloan系統所查詢的都是公開資料,不涉及客戶個資。

黃亮銓表示,Alphaloan會根據客戶、產業別的需求,透過API方式串接到對方系統中,就算沒有工程師的小規模新創也能用。藉由這套系統把關風險,有合作的機車行表示,過去一周要跑法院一次,現在一個月跑一次就可以。

與外送平台、飯店結盟,商業玩法有哪些?

策略上,Mofun團隊先從大城市中的大型機車行推廣,「從當地最大的下手,有一個Showcase後,發現越來越多業者主動來詢問,我們資料也會越來越多」,共同創辦人錢俊宇說。

截至目前,直營租車品牌Zocha在全台共有4家門市,使用Mofun的有超過20家系統廠商,管理超過700多輛機車,擁有超過2萬5千名實名制會員。

錢俊宇分析,現在電動共享機車非常普及了,主要瞄準的是「最後一哩路」,短程的交通需求,平均騎乘時數落在一小時。Mofun瞄準的是傳統出租車行,一般會租車都是旅遊需求,平均騎乘時數落在5小時,鎖定的市場不同。

目前,還是以租車品牌Zocha營收為大宗,且已經開始獲利,團隊看好未來國境開放後的外籍遊客市場,門市預計要開到20~25家;上路不到一年的Mofun系統營收占比約10%,不過錢俊宇觀察,現在很多機車行都是二代經營,都於新科技的接受度高,市場還有很大成長空間。

Mofun
Zocha經營模式非常多元,例如Zocha會跟煙波等五星級飯店合作,讓旅客在飯店就能租電動機車,甚至也有跟部分業者,推出「住宿+租車」的套裝行程。
圖/ Mofun

不只是直營門市,Zocha經營模式非常多元,例如Zocha會跟煙波等五星級飯店合作,讓旅客在飯店就能租電動機車,甚至也有跟部分業者,推出「住宿+租車」的套裝行程;同時,也跟知名外送業者合作,讓剛踏入外送業,不確定是否要長期投入的司機,可以先租電動車來跑單。

王文聖認為,台灣四輪(汽車)的租賃市場已經很競爭,且也逐步數位化,所也才將創業火力集中在機車。錢俊宇觀察:「旅客租車的時間,就是旅程的起點跟終點。」因為後台有大量數據,Mofun團隊可以知道旅客平均騎乘時間、距離,也規劃跟旅行社談包套行程,

團隊也看好「電動自行車」市場,不需要駕照、適合旅遊場景,更適合跟旅宿業者合作,能觸及的市場更大,隨著世界走向與病毒共存,邊境開放指日可待,Mofun團隊希望能靠著台灣特殊的機車文化,成為全台最大機車旅遊平台。

責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #共享經濟
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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