17LIVE、綠界爭議懶人包|金流系統出包,「消失的1300萬」到底誰的錯?誰要賠?
17LIVE、綠界爭議懶人包|金流系統出包,「消失的1300萬」到底誰的錯?誰要賠?

串流娛樂平台17LIVE控訴三方支付業者綠界科技交易系統出現失誤,導致出現千萬元短收差異,提告要求綠界返還代收款項。2月16日雙方召開第二次調解庭,但調解破局,此案將進入法院審理程序。

17LIVE與綠界究竟吵什麼?雙方怎麼說?根據兩家公司的公開聲明時間順序,整理如下。

17LIVE、綠界為何對簿公堂?發生什麼事?

2023年9月8日,17LIVE正式向綠界科技提起訴訟

17LIVE表示,多年來透過綠界向用戶收取點數交易款項,但17LIVE於2023年7月核對帳務時,發現過去一年有多達441筆經由綠界通知「交易成功」的交易,卻沒收到綠界給付代收款,因此向法院提起告訴並要求綠界給付1,300萬3200元代收款項。

17LIVE當時指出,綠界交易系統出現失誤卻渾然不知,雙方經多次協商,綠界表示遭駭客入侵竄改資料,非綠界平台責任,無法履約。

綠界方面則指出,2023年7月25日接獲17LIVE詢問撥款事宜,於當天查詢交易情況後,緊急加強修改程式邏輯判斷,並於後續與17LIVE共同決定報請警察單位協助調查。

綠界表示,上述程式邏輯瑕疵,非屬綠界核心系統,且僅有此個案發生,判斷非屬重大資安事件。且接獲通知後已緊急修改完畢,後續未再發生類似情形。經全面徹查後,僅17LIVE有相關問題,並未影響其他會員權益,綠界將積極與17LIVE商討後續事宜。

2月20日:17LIVE列出3大疑慮,訴請法院審理

17LIVE聲明稿指出,在2月16日的調解庭中,法院善意提醒綠界「商譽是用錢買不到的」,希望身為一掛牌公開交易市場公司能收到此善意。

據《壹蘋新聞網》報導,台北地院民事庭於2月16日安排調解時,綠界方面表示只願賠償一半損失。

17LIVE也指出3大疑慮,希望交由法庭審理釐清:

-依我方17LIVE後台接收到綠界發送的400多筆「交易成功」訊息,和綠界系統後台「交易失敗」出現兩種截然不同結果,均同樣由綠界系統自己後台存檔與產出,對此我方實在無法理解;

-綠界解釋系統後台呈現迥然不同的結果,不僅說不出原因為何,在雙方初步對帳時,綠界工程師表示為遭駭客入侵竄改,後又於發布公開重大訊息時改口非駭客入侵,因只有我方17LIVE出現訊息落差。此為其二疑慮。

-綠界科技長達一年以上對相關狀況完全不知情,推給客戶對帳失誤。請問總是得依靠綠界提供對帳單,而延後數月才能知道帳務正確與否之客戶,難道應該自認並承擔損失。是否為第三方支付系統業者強暴客戶之行為。

此案在調解失敗後,17LIVE將此案訴請法院審理。

2月26日:綠界科技回應

綠界科技在2月26日首次對外回應,與17LIVE在2023年8月間因款項異常事件後,多次溝通並尚未有共識前,17LIVE即訴諸媒體聲稱本公司有資訊安全瑕疵、漏洞及駭客入侵導致用戶交易安全受威脅,以上指述不僅與事實出入甚大,且忽略系爭爭議乃源自於駭客惡意攻擊的事實,並抹煞綠界科技已善盡資通安全維護義務之努力。

「倘若本公司資安真有疑慮,試問17LIVE為何從事件發生至今日,仍持續使用本公司之金流?」

綠界科技提出4點說明:

  1. 綠界每月均有提供對應報表給17LIVE核實帳務並且開立手續費發票請款,雙方財務人員對帳務內容已查核無誤並確認。但17LIVE作為臺灣市佔將近三成之影音直播平台,倘若發現帳務有異,並未即時向本公司反映時間長達13個月,屬於內部人員的疏失。而本事件原屬本公司遭駭客攻擊之受害者,若17LIVE得及時將對帳異常之處會知本公司,將可避免後續其他帳務問題,綠界願意就遭受攻擊之第一個月17LIVE之實際損失進行賠償,然17LIVE卻未將帳務異常情形告知綠界。

  2. 進入司法程序後,為求紛爭能夠妥速及適當解決,並節約司法資源,綠界在承審法官勸諭下進行調解程序,復由法院派具有相當經驗之調解委員進行調解(意即並非承審法官在場),於調解過程中,調解委員本於調解係迅速解決雙方紛爭之原則,積極欲促成雙方對於調解條件之合意,並曉諭訟爭之進行,無論最後結果為何,訴訟過程之攻防難免會影響雙方之商譽,然絕無17LIVE新聞稿所稱「法官嘆:商譽用錢買不到的」之事實。

  3. 調解委員於調解過程中,有試行提出調解方案,惟該調解方案乃在勸諭17LIVE調整降低其請求之金額,然17LIVE提出的調解金額相較其請求之原始金額,變動數微乎其微,亦難認有任何調解讓步之誠意可言,反於調解破局後,尚未進入實質進入案件審理之際,以片面不實新聞稿指摘本公司致使和解破局,實屬無稽。

  4. 本事件需法院釐清事項:刑事部份,綠界已報請警察機關協助調查本案可能究責之對象及原因,查明駭客長達13個月之攻擊位置、不法所得之流向是否進入特定直播主、是否有內部人員共犯等等方向追查,另雙方業已進入民事司法審理程序,相關說明及證據應交由司法審判及調查處理。綠界表示,將不再予進一步回覆。

綠界科技再次重申,於17LIVE事件後本於對資訊安全維護之責任及使命,對內部資訊安全系統及此次事件影響已做通盤檢診,確認本次事件影響範圍僅有17LIVE個案發生,其餘客戶及交易均無異常及影響

2月27日:17LIVE將與其他業者展開合作

17LIVE於2月27日針對綠界的聲明發表4點協議:

  1. 在雙方合約關係下,17LIVE信任綠界科技聲稱資訊安全之管控為世界級最高標準,會員與消費者均能安心使用前提下採用綠界科技所提供的第三方金流服務,卻陸續發現2022年至2023年間出現441筆異常,其後與綠界科技在會議中協商時,初始綠界自稱系統受駭客攻擊,後又發聲明表示是系統設計邏輯有瑕疵導致。17LIVE認為,前後說法不一,質疑綠界的內部管理與內控制度。

  2. 17LIVE認為,無論是駭客攻擊或系統設計問題,起因是綠界系統失誤導致財務損失,認為綠界支付應得的款項是「合法合情」的訴求,不應將責任歸責於受害人,並指控受害人未發現。

  3. 17LIVE質疑,若綠界科技主張,履約過程中未因系統有瑕疵,為何卻在民事協調庭上表態,願賠償50%的應給付款項作為和解條件?

4.綠界科技在去年協調會議上,強調已修補其資安系統問題,並希望維持與17LIVE的合作關係。在不影響17 LIVE用戶使用權利為前提下,因此17LIVE選擇暫時與綠界科技合作,但考量綠界前述管理與內控問題,為了消費者長期安全交易的思考下,17LIVE已將海外交易已全面取消,目前台灣區交易已同步與其他業者展開合作,以提供用戶更安全的付款選擇

雙方紛爭目前還在繼續,最終只能等待法院的判決定奪。

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責任編輯:林美欣

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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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