訂閱服務盛行,卻常常找不到解約的地方?日本推動修法保障消費者權益
訂閱服務盛行,卻常常找不到解約的地方?日本推動修法保障消費者權益

近年來從影音串流服務、時尚服飾、家具到汽車的租賃,各式各樣的訂閱制服務正在各種不同的領域開展。然而,消費者是否有訂閱後,不常使用還得持續付費訂閱的商品或服務,或是在訂閱後,卻找不到有任何解約按鈕解除訂閱的情況發生呢?

根據《朝日新聞》報導指出,訂閱制服務隨著智慧型手機的普及在這幾年間迅速地擴展,各種訂閱服務也不斷擴充中,除了音樂、影片、雜誌等「數位服務型」,更有支付月費就可以使用汽車或家具等的「實物利用型」,還有購買餐廳等會員證就可以吃到飽的「VIP型」,其他還有文化體驗、機票、服裝包包等時尚相關物品的訂閱制服務在日本市場中不勝枚舉。

或許消費者在按下訂閱按鍵前,可以先停看聽看看有哪些優點或者應注意的地方。

根據專門研究訂閱制服務,並熟悉實務的兵庫縣立大學川上昌直教授表示:「訂閱制給人有正面的印象,所以容易被消費者接受,加上多樣企業投入競爭下,而讓市場呈現百花齊放的現象。」。

消費者享受服務,卻沒有擁有權

目前最常見的訂閱制,是指透過訂閱獲取平台內容或服務的使用權,他解釋,一般消費者在付費購買商品是具有「買斷」的情況,也就是購買者可以得到該商品的所有權,但即使是高價商品也必須在購買時支付全額才行。

但是相對於此,訂閱制原則上只是消費者在利用該商品期間,支付其部分價值的費用,相較於購買的初始費用上較便宜。然而,大部分的訂閱制服務,基本上支付費用得到的是「使用權」,所以就算長期間持續支付費用也不會得到「所有權」。

從每月定額支付這點來看,或許相似於長時間借用大型機械等的「租賃」或每月攤還本息的「貸款」等,但訂閱制基本上是「能夠輕易解約的」;而且是越高價的商品通常越只會強調「划算」的一面。
川上教授強調:「若覺得實在太過划算時,消費者更要仔細確認過條件再簽約」,因為在此同時也存在著解約時,附帶以「年」為期間服務,做為解約的條件。

然而,最令人垢病的就是訂閱制服務,通常一旦從網路申請後,只要消費者不解約,期滿就會自動持續扣款,消費者更常常因為太容易加入而「忘記解約」等時而造成解約糾紛。

日本政府推動消費者契約法修正,讓訂閱制更完善

根據日本國民生活中心表示,從2021年度起每個月會收到500通左右的諮詢電話,像是「想要解約但不知道方法」、「原本以為刪除APP就可以解約,但並沒有成功」。

在三菱日聯研究諮詢公司2019年所做有關於訂閱制服務的問卷調查中,在解約時曾遇到困難者佔了整體的6成以上,其中在50歲以上的受訪者中,有4成以上表示「不清楚解約方法」,其他還有「不清楚解約期限」、「超過解約期限後,又被多收了一個月費用」的意見。

有鑑於解約糾紛不斷發生,日本政府著手推動消費者契約法的修正,要求業者負起提供解約手續相關資訊的努力義務,其他相關修正法案包括針對青少年與高齡者消費糾紛,若有使消費者感到不安或阻礙諮詢的情況,便可要求解約的權利。

除了實際被害金額外,並可要求精神賠償。訴訟的對象也由業者擴大至參與惡質商法的個人,相關法案已於2022年3月時通過內閣審議提交國會,於5月20日通過參議院審查。

隨時能解約構築雙贏,訂閱制服務應有的商業模式

川上昌直教授指出:「從解約方法看得出企業的經營態勢。在簽約階段只要確認解約方法,就可以知道是否為從消費者立場出發的服務」。事實上,Netflix曾在2020年對1到2年未收看的用戶寄送續訂確認信,若用戶未加以確認的話便停止續訂,此一行動引發了討論。

經營美髮美容定額服務的Jocy在2018年推出服務之初,便在APP的個人頁面明顯處放置解約按鈕。Jocy副社長石黑武士表示:「要查看常見提問才找得到解約方法,實在不太好」,他同時解釋,只要構築起與消費者的信賴關係,便有助於讓解約者再次回來消費。

日本訂閱制商業振興會渡邊敦彥會長表示:「訂閱制是業者可以集中心力於降低營業成本,提高商品價值的商務模式,可以提升消費者滿意度,構築雙贏的關係。而刻意設計成難以解約而破壞信賴關係的業者行為,脫離了原本應有的商業模式,現在正是重新思考的時機」。

川上昌直教授對於訂閱制服務所給出的建議是:
一、 訂閱前先確認解約方法、時機、條件。
二、 比較與「買斷制」間的利弊得失。
三、 為了便於管理,盡量透過「App Store」或「Google Play」來登錄。並在行事曆記錄從免費試用轉為收費的日期、解約期限,以避免遺忘。

川上教授說明,在訂閱制滲透各種領域的背後,也看得出存在著以雷曼風暴等為契機而擴展的堅實簡樸取向、或斷捨離風潮等對「極簡生活」的嚮往,對於在意老後生活的高齡世代而言,若有效利用的話也會是壓低生活開銷的王牌。

雖然有了新的稱呼方式,不過每月支付固定金額的報紙或牛奶等也可說是訂閱制服務的類型。所以,不要被划算給蒙蔽了,徹底考量「是否為自己需要的服務」後再選擇才是最重要的。

資料來源:朝日新聞(1)朝日新聞(2)朝日新聞(3)

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #Netflix
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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