網路金流政策 中國政府比台灣有概念
網路金流政策 中國政府比台灣有概念
2007.02.15 |

由於網路創業門檻不斷下降,小公司與個人對線上支付需求不斷上升,「信賴付款」業者應運而生。然而兩岸政府對於信賴支付業者的管理政策差異,正讓整個電子商務的發展,往不同方向飛奔而去。
信賴付款」(Escrow Payment)另一個較為熟悉的名字,叫作「代收付服務」。
當買方下訂單時,把錢寄放在一個值得信賴的第三人手上保管,當賣方出貨,買方確收無誤以後,代收單位再把錢交給賣方。對於買方來說,不用擔心錢付了拿不到貨;對於賣方來說,也不用擔心出了貨後,發現是偽冒交易讓錢被要回去。
理論上,透過良善的管理,信賴付款可以建立網路交易雙方彼此的信任,對於提升電子商務競爭力來說,極有助益。然而科技永遠走在法律前面,代收付服務業者的適法性一直處於灰色地帶。

**兩岸各有不同策略

**二○○六年底,兩岸政府對於網路金流服務的政策,各自投下了不一樣的震撼彈。台灣這邊,由於發生不肖代收付業者非法吸金、惡性倒閉的事件,金管會以會議決議要求銀行必須與代收業者、網路商店以三方合約形式簽約,以銀行內規防堵類似事件再次發生。 對銀行業者來說,屬長尾市場的小型企業與個人代收付市場,徵信與風險管理成本相形較高,但單店的營業規模往往不高,因此銀行大多將之拒於門外,或是加上更多管制措施,以免發生風險控管上的疏漏。 對正規代收付業者來說,縱以交付信託等高標準自律,但因執行面的限制仍多,無法有效開拓市場,達到經濟規模,甚至淪於「隨人顧性命」的窘境。對於原本就遊走法令邊緣的業者(其中不乏知名入口網站平台業者)來說,因為缺乏配套規範,主管單位仍然無法有效管理,處於「睜一隻眼、閉一隻眼」的混亂狀態。
而在彼岸,二○○六年是中國所謂的「支付元年」,同一時間冒出四、五十家金流業者,因此中國政府擬以發放牌照,確保支付業者的經營能力與規模。○六年底,中國人民銀行支付結算司司長許羅德表示:「關於電子支付規範的二號文件將於明年上半年出台(公布),包括對第三方支付組織的規範管理,也將有相關辦法出台。」
一般認為,○七年上半年中國第三方支付市場將重新洗牌,留下具有資本規模、運營經驗、客戶規模的支付廠商。中國目前的網路第三方支付市場,大致跟著交易市集的市占率走,由阿里巴巴旗下的支付寶、騰訊旗下的財付通與eBay旗下的貝寶三分天下,其中支付寶為最大龍頭。

**物流到貨整合入支付流程

**根據支付寶所發布的資訊,至二○○六年底,支付寶每日交易數達四十六萬筆、金額達一千兩百八十萬美元,註冊會員數達三千三百萬名,使用支付寶的外部賣家達三十萬名。 驚人數字背後所代表的意義,除了巨大商機之外,更重要的是,過去我們認為金流是中國網路購物市場的障礙,今天這個觀念得完全改變。由於業者的努力,量變已經產生質變。網購消費者,因為有值得信賴的交易市集與支付工具,更放心地進行購物,而巨大的交易額也無疑為平台的安全與信賴度做了明證。
為了讓第三方支付「中間保人」的角色更加穩固,業者開始將物流到貨資訊也整合進支付流程裡,以讓這個保人確定真的銀貨兩訖。賣家在支付寶管理後台中直接選擇推薦物流,即可通知合作的物流單位上門取貨送往買家,當貨品送達以後,資訊即回傳至支付寶,並進行後續的貨款發放流程。
○六年底支付寶也與中國郵政宣布合作,提供「EMS快遞」與「e郵寶」兩個服務,分別採取內陸航空與全程陸運配送,在三至五個工作日之內,即可寄達中國全域。目前已有九個省市的賣家可以享受「到府取貨、全國配送」的服務,範圍正逐步擴大之中。
在去年底中國通過了《反洗錢法》,其中規定「金融機構應當按照規定建立客戶身分識別制度」、「通過第三方識別客戶身分的,應當確保第三方已經採取符合本法要求的客戶身分識別措施」,為支付寶採取「身分資訊識別」和「銀行帳戶識別」兩道實名驗證程序,建立了法源基礎。而在中國「十一五」規劃中也明確提出,要建立健全電子商務基礎設施、法律環境、信用和安全認證體系,建設安全、便捷的在線支付服務平台,正是充份了解電子商務與電子支付對於整體經濟產生的巨大推動力,所產生的大政方針。
其實在技術、創意與整合能力各方面來說,台灣的金、物流業者絲毫不較對岸遜色,前面所提到的第三方金物流整合服務,在台灣幾年前就已問世。業者甚至發展出更多對岸尚未實現的概念,像線上分期、紅利折抵、超商取貨付款、超商代收、晶片卡/簡訊轉帳、低溫宅配等,皆是台灣業者不斷創新發明或引進改良下的傑作,豐富了台灣網路購物的方便性。
對照兩岸政府處理新興科技與金融體系融合演化的政策作為,可以看出對岸更有「積極開放、有效管理」的概念與眼界。台灣政府以「防弊」為主軸的思維,無形中扼殺了台灣業者的生命力,期盼主管當局能以跨部門的眼界與整合力,以擁抱取代防堵,協助台灣業者在電子商務界保持領頭的優勢,才是全民之福。

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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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