有中資疑雲,綠界科技中止與SHOPLINE合作!SHOPLINE聲明回應:並非屬實
有中資疑雲,綠界科技中止與SHOPLINE合作!SHOPLINE聲明回應:並非屬實

綠界科技發布新聞稿指出,即日起停止與電商開店平台Shopline合作。原因在於,綠界認為Shopline已在2022年成為實質之陸資,有違法之疑慮。

綠界科技在新聞稿中提到,該公司2023年成為首家通過第三方支付能量登錄認證業者,作為電子商務解決方案之先行者,一向重視法規遵循及實質控制權確認並自發性逐一清查合作電商業者的背景,以符合政府各項法規。

發生什麼事?為何說Shopline是「中資」?

綠界指出,在進行客戶年度盡責調查Due Diligence時,發現客戶之一、台灣客戶數最多之開店平臺Shopline公司(商線科技股份有限公司,下稱商線公司)已於2022年成為實質之陸資。

綠界表示,根據調查,商線公司代表人Alexander Barrett Hartigan為英屬維京群島商 TF公司所派任,經進一步的追蹤發現,商線公司目前已為新加坡商JOYY公司(下稱YY公司)於2022年所投資,而YY公司為大陸歡聚集團(前名為廣州華多網路科技有限公司,Alexander Barrett Hartigan於2012年於NASDAQ IPO時亦擔任相關重要董事。)

綠界指出,YY公司在提交給美國證券交易委員會(SEC)的FORM 20-F年度報告中顯示,其於2022年8月22日YY公司宣佈將收購Shopline公司,並於同年9月6日完成,除本次投資的 1.829 億美元(約台幣56億元)的投資外,包含先前投資共取得約 70.4% 的股權,從而使 Shopline 成為了 YY的子公司,亦即目前Shopline為陸資而最終實質控制與受益人為YY公司。

綠界指出,YY公司此次大手筆收購 Shopline公司,應是為了進一步擴大其電商業務版圖,但在我國臺灣地區與大陸地區人民關係條例第73條所規定大陸地區人民、法人、團體、其他機構或其於第三地區投資之公司,非經主管機關許可,不得在臺灣地區從事投資行為,這也是本次在我們進行盡責調查後所有的疑慮。

而依據經濟部公示資料所查,商線公司(統一編號: 24973192)與先科技有限公司(統一編號: 83238297) 、喬富科技股份有限公司(統一編號: 83587647) 等公司均為Alexander Barrett Hartigan作為代表人、且公司地址雷同(商線公司登記為臺北市松山區敦化北路168號9樓、卻於104人力銀行登記聯絡地址為170號10樓A室,與先科技所登記之資料相符)。

另外在Shopline開發者協議中,第14.1其準據法為中華人民共和國法律,但在此狀況下,更加深了我們對該公司實際控制情況存疑,並擔憂資金流向、用戶數據、資安問題等面臨潛在風險。

綠界:提供2.7萬優惠包,協助Shopline客戶換平台

綠界強調,此種企圖掩飾資金來源,不受投審會所訂定法規管理的狀況,在台灣電商界已非首見,為避免再次發生憾事,綠界深知此舉動將造成電商業者的不便,但仍須依照現行法律規範終止與商線公司的合作關係,並將提供高達新台幣$27,600之優惠(方案包含電子發票設定費3,600、年費 6,000 元、金流系統設定費 5,000元、金流服務年費 13,000等第一年全部減免) 全力協助商線客戶,移轉至其他合法之開店平臺。

目前已有數家開店平台願意提供非常優惠之專案,來協助大家順利轉移,如有願意參與此活動之開店平台,請與綠界相關人員聯繫,我們將整合好訊息後,統一公佈內容,以供店家選擇。

綠界指出,本公司遵守法令完善相互合作公司之背景調查及監管機制,以防止洗錢等違法情事發生,本公司也同時呼籲行政院重視並由經濟部投資審議司、金融監督管理委員會及金融機構、數位發展部等有關單位與金融機構徹底調查陸資於台灣違法經營之情事。

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SHOPLINE發聲明回應:綠界發布內容並非屬實

對此,SHOPLINE也發出聲明回應。聲明中指出,SHOPLINE是全球智慧開店平台,總部位於新加坡,而主要投資人JOYY亦為美國NASDAQ上市的新加坡總部公司。此外SHOPLINE在台灣的核心營運與服務皆由台灣團隊提供,業務運作皆符合台灣法律規範,綠界所發布之內容並非屬實,SHOPLINE目前與綠界科技也無簽約合作關係。

SHOPLINE 十分重視用戶的資訊安全,所有資料皆受到高規格的保護措施,支付服務之串接也符合 PCI DSS 支付卡產業資料安全標準中的最高安全準則Level 1,絕無非法傳送用戶數據資料的疑慮,請所有用戶與合作夥伴放心。

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圖/ SHOPLINE提供

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責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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