基泰董座請辭、總座落淚救場...股價不買帳！「1坪換1坪」補償？律師揭魔鬼細節|數位時代 BusinessNext

基泰(2538)建設位於中山區大直街的新建案「基泰大直」，9月7日因開挖不慎，造成底層支撐的連續壁折斷破裂、民宅傾斜塌陷，在神隱數日後，基泰終於在9月10日召開重大訊息說明記者會。

首先，董事長陳世銘向大眾兩度鞠躬致歉，並宣布請辭基泰建設董事長一職，強調「所有責任我一個人負擔」後便先行離場；善後工作由總經理馮先勉接手。

對於神隱72小時，未立即出面負責一說，馮先勉表示自己9月7日當晚在現場，也在北市副市長李四川身旁，並沒有神隱，一度情緒激動崩潰講不出話。

不過，這場記者會對於股價似乎無法止血，周一(9/11)股價開盤後仍舊殺跌停，超過1.4萬張排隊等著賣。

事發3日後，基泰建設董事長陳世銘與總經理馮先勉週日（9/10）下午3時在證交所召開重訊記者會。陳世銘表示，今日是懷著沉重心情主持記者會，主管單位早就要求基泰召記者會，「但因公司全部精神、人力及物力全用在如何善後上，因此遲到現在才召開記者會，深深感到抱歉。」

陳世銘指出，現在目標是積極快速做到保障鄰居安全，同時讓受損住戶獲得最好安置及解決方案。「我是基泰董事長、也是基泰負責人」，他強調，從基泰創立開始就已參與其中，基泰是他一生的事業重點，「40多年從沒發生這麼重大工安事件。」

為了負起責任，陳世銘當場宣布，請辭基泰建設董事長，強調「所有責任我一個人負擔。」話說完，陳世銘便先行離開現場，由馮先勉面對提問。

「不會逃避應負的責任」，總經理馮先勉落淚駁神隱一說

記者會上，針對社會大眾指控基泰建神隱多日，以及所有媒體都聯繫不上基泰建設一事，馮先勉表示，「9月7日我跟公司同仁就都在現場，並沒有神隱，也一直跟副市長報告，但他說不認識我。」

此外，對於外界認為基泰利用慰問機會，向受災戶提出重建意向書，是趁火打劫的行為，馮先勉回應，這次受損的25戶中，有9成住戶曾簽了合建契約，是因為少數有幾戶不同意，「當時合建條件是，每1坪換不到0.7坪。」

如今住戶再度要求基泰處理，基於負責與補償的心理，「才會出現1坪換1坪的概念，等於住戶不要出錢、舊屋換新屋，結果被說要趁火打劫、另有所圖。」

既然被說是趁火打劫，馮先勉表示，後續會由市政府來主導，他強調，基泰有負起責任的決心，不會規避相關責任，重蓋建物也會還給住戶，語畢一度情緒激動崩潰講不出話。

至於北市府今早聲請假扣押，馮先勉說明，假扣押的部分包含搶救過程的災損、以及日後安置的費用，金額大約落在6千萬元。

「目前為止，最大可能損失成本不會到3億元；至於非主要受災戶，有小的損害者，會由市政府來了解、並跟基泰協商，經評估後，其中2.4億元，不會現在發生，未來拆除、興建才會發生，6千萬元也包括受災戶的租屋津貼，實際災損金額不到外界所評估的10億元。」

此案是否會造成基泰財務困難？馮先勉回應，基泰目前的存款及現金餘額有38億元，「實際上並不會(有財務困難)。」

李四川：基泰願提撥1億救災、支付3年房租

北市副市長李四川指出，馮先勉10日主動打電話聯絡，並召開內部會議，會議後結論為基泰答應提撥1億元至富邦銀行做信託，以支應住戶復原安置經費；25戶受損害房子，不論由基泰蓋回去還住戶或是公辦都更，基泰都全力配合。

至於如果不願意受安置的住戶，若要到外租房子，基泰也願意付3年租金。至於住戶對於基泰施工品質有疑慮，仍朝公辦都更方向前進。

基泰提「1坪換1坪」可行嗎？律師憂：未來一定會發生問題

據悉，基泰建設在發放5萬元慰問金給受災住戶的同時，也一併提供了「合作興建意向書」，所謂的「合作興建意向書」就是民眾若同意簽署，就必須指定由基泰建設進行重建。

從基泰提供的這份合作興建意向書中可以看到，建商一共開出4項看似優渥的條件，包括「舊建物1坪換回新建物1坪」、「地下室平面車位1台」、「若與市府協商後申請容積獎勵高於一坪換一坪，則依政府核定為準」、「房租補貼雙方另議」。

然後，再看到合建條件的下方卻列出多項但書，像是「若簽定意向書後，甲方不得與第三人簽定任何意向書與其他合約書」、「雙方若認為本合建案窒礙難行時，得由其中一方向另一方提出解除本意向書事宜，使得解除本意向書」等，引發外界質疑。

台北市議員柳采葳針對「一坪換一坪」表示，基泰未載明是實坪還是虛坪，在現代建物公設動輒35%起跳的情況下，若採虛坪計算，受災戶要維持原有居住坪數，幾乎都要額外補價差，直呼「不清不楚的『合作興建意向書』令人懷疑賠償誠意」。

民進黨立委高嘉瑜也說，「舊建物一坪換回新建物一坪」，文義解釋就是超過舊坪數的部分皆歸基泰所有？第3條為「簽訂後不得對雙方以外第三人透露」、第4條甚至明文「得單方解除意向書事宜」，端看這意向書的內容，怎麼看都是基泰穩賺不賠，認為基泰應該拿出賠償誠意。

至於「一坪換一坪」的作法到底可不可行？對於住戶來說是否有利？

根據《華視》報導，律師黃儉忠認為，意向書所謂「一坪換一坪」，坪怎麼計算另有玄機，加上意向書中的文義不明，未來一定會發生問題。「一坪換一坪」不表示未來大樓完工時的「新建物坪數」，符合「舊建物坪數」，如兩者坪數差異很大，勢必發生地主必須付錢給建商找補的問題。

本文授權轉載自：今周刊

責任編輯：錢玉紘

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避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

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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

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轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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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%。

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。

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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。

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。

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「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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