裕隆＋LINE結盟的「孩子」！LINE GO進攻租車，還能AI叫車，亮點一次看|數位時代 BusinessNext

裕隆、LINE強強聯手，LINE GO攻多元移動服務

LINE在台擁有2100萬月活躍用戶，旗下的LINE TAXI提供計程車服務。LINE TAXI最早是2017年由自香港、前高通（Qualcomm）工程師陳泰成透過LINE與Chatbot技術打造的叫車服務TaxiGo，並於2019年獲LINE Taiwan投資成為最大股東。今年是LINE TAXI成立4週年，用戶數已達360萬、合作駕駛數1.3萬位、累積完成趟次3,000萬趟的里程碑。

為提供會員更多元的移動服務，LINE TAXI今年6月獲得裕隆集團旗下子公司裕融企業投資，裕融取得LINE TAXI約50.7%股權成為最大股東。裕隆與LINE攜手打造MaaS（Mobility as a Service，交通移動服務）服務，而LINE TAXI 正式改名為「LINE GO」，由裕隆負責管理線下服務的供應商，LINE TAXI則聚焦線上平台的營運，到明年底，每季會推新產品上線。

亮點一：整合裕隆的租車資源，納入多元車款

其中全新租車服務「自遊租」上線，首波上線1700輛，預計年底達2000輛，共有15款車型，包含volvo、納智捷、NISSAN車款，油電車款共有百輛，除了由裕隆旗下的格上租車提供租車服務，未來還會納入其他合作供應商。

「自遊租」提供24小時租還，雙北有超過100個停車場可以租還車。裕隆提到，過去在共享租車服務，使用痛點包含駕照審核時間長、車況不透明，未來消費者只要加入LINE GO官方帳號完成註冊，AI進行駕照審核，約3分鐘完成開通。

同時提升車況透明度，LINE GO介面會顯示車輛照片與清潔消毒等狀況，讓民眾租車不踩雷。

有了LINE GO後，裕隆既有的格上Go Smart移動服務APP的去留，裕隆集團移動服務事業總經理林群盛指出，初期Go Smart APP仍會保留，既有會員權益不受影響，但仍會視未來平台的營運情況做調整。

亮點二：叫車免輸入地址，AI語音叫車功能上線

在叫車服務也做了升級，增加多元的車種，豪華多元車、6人座多元車、無障礙多元車都是新車型。

LINE GO更推出業界首創「AI 語音叫車服務（AI-Call）」，以 LINE CLOVA Chatbot 作為服務基礎，整合微軟Azure OpenAI 服務，消費者可使用語音叫車，免輸入地址。

但根據記者實測使用語音叫車，即使是口頭說明地址，AI仍會聽不太懂而叫車失敗，推測可能是服務剛上線，AI模型仍有待訓練。

亮點三：運用集團資源，提供司機維修保養補貼

同時為吸引司機加入LINE GO平台，串連裕隆豐沛的汽車價值鏈資源。第一階段推出汽車維修保養85折、租購免頭期款等購車優惠，目標合作駕駛今年內增加至1.4萬名司機。

展望未來，LINE GO以一季推出一個新服務為目標，林群盛指出，主要瞄準高頻率、剛需、解決消費者痛點的服務，包含充電、停車等服務。

補貼戰只是短期，LINE GO如何拚差異化？

由於新平台剛上線，LINE GO祭出一系列補貼優惠吸引用戶，可以看出「補貼」是市場初期的競爭手段。但LINE GO執行長陳泰成表示，「補貼是短期，長期來看，會透過提升科技服務以及推動更多電動車加入平台，來提升LINE GO的競爭力。」

林群盛則強調，「LINE GO是一個APP提供多元服務，會透過多元產品相互導流減少補貼量，把資源用在提升客戶體驗，」他認為當裕隆有了LINE GO開放平台，就不同於傳統叫車平台單一產品的競爭模式。

責任編輯：錢玉紘

「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。

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%。

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。

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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