北捷新制上路!推「QR單程票取代藍色代幣」:購票方式、使用重點一次看
北捷新制上路!推「QR單程票取代藍色代幣」:購票方式、使用重點一次看

重點一: 台北捷運自 3 月 18 日起推行 QR Code 單程票,預計 7 月全面取代傳統藍色代幣。

重點二: 轉型旨在減少代幣回收清洗所需的能源損耗,並降低接觸傳染風險,推動票券行動化。

重點三: 數位票券支援多種電子支付且僅限購票當日有效,若一次購買多張須使用同一組 QR 碼進出站。

台北捷運公司宣布,自今年 3 月 18 日起,全線車站(除環狀線外)自動售票機全面併行販售QR單程票與傳統藍色塑膠代幣。這項新制標誌著使用多年的「藍色代幣 」即將走入歷史,北捷預計於今年 7 月全面完成系統轉換,屆時將配合開放信用卡直接感應乘車功能。

#1 台北捷運一次性票券
圖/ 台北捷運

這項改動的核心在於推動「票券行動化」,據統計,北捷單程票使用率占旅運量約2%,多為外地旅客或臨時忘記攜帶票卡者購買。為因應日後北捷「一機在手、處處暢行」的乘車方式,鼓勵旅客多使用「台北捷運Go」App購票,使用手機即可通行。

北捷表示,目前使用的塑膠單程票,需定期回收清潔、消毒、風乾,重新寫入票證代碼再分裝送回各車站,過程涉及水資源、電力及後端運輸等能源耗損與繁瑣流程。即便有定期消毒清潔,疫情期間仍有部分旅客對單程票的感染風險有疑慮。

QR單程票購買、使用方式

購買票券方式

民眾可於全線車站(除環狀線外)的自動售票機以現金購買紙本票券,或是透過「台北捷運Go App 」購票。

在「台北捷運Go App」購票步驟:

  1. 登入帳號: 選擇會員登入、Facebook 或 Google 帳號快速登入。
  2. 進入購票: 在 App 首頁點選「捷運購票」功能。
  3. 詳閱須知: 閱讀並同意相關購票與乘車服務約定。
  4. 選擇票種: 點選「單程票」選項。
  5. 選擇起訖站: 透過路網圖或下拉選單設定出發地與目的地。
  6. 選擇張數: 確認購買的車票數量。
  7. 確認訂單: 核對起訖站名、單價與總金額。
  8. 確認消費: 再次確認電子發票與總消費金額。
  9. 選擇支付: 使用信用卡或 LINE Pay、街口支付、悠遊付等支付工具完成付款。
  10. 取得票券: 付款成功後,於「我的票券」中顯示 QR Code 即可感應進站。
#1 捷運一次性票券購買+使用
圖/ 台北捷運

使用票券方式

  1. 掃碼通行: 將紙本或手機顯示之 QR 碼對準閘門掃描器,建議保持約 4 至 5 公分距離。
  2. 感應回饋: 當閘門發出「噹」聲且螢幕顯示綠色通行箭頭時,即可通行;出站時再次掃碼即可。
#0 台北捷運一次性票券
圖/ 台北捷運
#0 捷運一次性票券購買+使用
圖/ 台北捷運

北捷提醒旅客,不論是紙本或數位版 QR 單程票,皆「僅限購買當日使用」,逾期即失效。此外,票面已標註金額與車站資訊,視同購票證明,系統不再另行開立收據。若旅客一次購買多張票券,進出站須確保使用同一組條碼。

此外,目前新北捷運公司管理的環狀線閘門同步開放QR單程票進出站,但自動售票機尚未開放購票,有QR單程票使用需求的旅客,建議利用「台北捷運Go」App購票。

延伸閱讀:數位轉型最難一段!北捷「QR紙票取代代幣」技術沒問題,為何用戶還是卡在閘門前?
捷運可刷乘車碼、信用卡進站了!乘車碼怎麼用?哪張信用卡支援感應進站?

資料來源:台北捷運

關鍵字: #支付科技
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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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