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遠傳、亞太合併基準日訂在 12 月 15 日!「新遠傳」靠著哪 2 招,在電信三雄站穩腳步?

2023-10-31 採訪.撰文 簡鈺璇
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(2023.10.31 更新)遠傳電信 30 日公布,與亞太電信「遠亞併」的合併基準日,將訂在 2023 年 12 月 15 日完成。

遠亞併完成後的新遠傳,用戶人數將會超越 920 萬人,躍居台灣電信業者亞軍、僅次於中華電信;面對台灣大也將在近期完成與台灣之星的「台台併」,台灣電信業者將變為三雄角逐,外界好奇新遠傳在服務方面,要如何與中華電、台灣大競爭?

遠傳電信總經理井琪日前受訪時提出了 3 大競爭優勢,以下為《經理人》先前報導:

公平會在 7 月通過遠傳電信與亞太電信的合併案,目前遠傳已向台灣證券交易所提交申請發行新股,以交換亞太電信的股份,合併基準日預計為 2023 年第四季。同時遠傳也著手網路整合業務,整合完畢後,新遠傳用戶的平均用戶頻寬為電信業第一。

遠傳今(17)日舉辦「遠亞合併 訂婚慶」記者會,遠傳電信董事長徐旭東說他想了很久,想不出來併購有什麼不好的地方。強調企業運作效率更高、用戶的使用體驗會更好。再加上亞太電信母公司鴻海集團的硬體能力強,遠傳則有軟體優勢,未來在智慧城市、電動車等解決方案上,期盼有更深入的合作。

遠傳電信總經理井琪表示,遠亞併的目標是「三分天下,平分秋色,衝刺千萬用戶」,在併購以前遠傳以用戶數來說是老三(718.9 萬用戶,根據 2023 年 7 月法說會資料)、服務營收是老二,但併購後用戶數超過 920 萬,仍然不及老字號中華電信的 1000 多萬用戶,所以現階段喊出超越中華電信並不實際,但有信心合併後的綜效,絕對能讓消費者有感。

遠傳電信「遠亞合併訂婚慶」記者會
遠傳電信董事長徐旭東表示,遠亞合併案,從頻譜、應用服務都是絕配,不僅頻譜加大,應用服務上未來盼夠與亞太電信母公司鴻海集團合作,以鴻海的硬體、遠傳的軟體,嘉惠更多企業與政府在大數據、人工智慧、物聯網的解決方案。
簡鈺璇攝影

競爭重點 1:提供更多元的資費方案

遠傳已經向公平會承諾,會照顧亞太電信既有的客戶(約 200 萬戶),用戶可以依據原本契約約定的資費、內容與條件使用至 2025 年 12 月 31 日。不過,亞太電信或台灣之星都是有相對高比例的低資費的用戶,遠傳自家用戶的權益與資費方案如何讓他們滿意、提高續約率,也是外界關注的焦點。

遠傳也在今天發布新增的低資費門號方案,從最低 149 元起至 2699 元橫跨各個價格帶。井琪表示,她當然期待既有用戶願意調高資費、4G 升 5G,但是許多用戶未必需要更高的網路流量,所以只要用戶願意留下來都是好的。

井琪坦言,現在整個電信市場,轉移電信公司的用戶數沒有過去多,也就是說用戶選定了一個業者、一個方案,偏向長期使用。因此,遠傳也利用這一波合併聲勢,吸引亞太用戶續用、其他用戶跳槽,遠傳加碼補貼推出 9 月底前「手機+3C 家電」的加 1 元方案,最低 5G 月付 599 元起,加 1 元可一併入手熱門手機和 3C 家電。

【新聞圖片1】遠傳合併亞太電信一案,先後經由國家通訊傳播委員會、公平交易委員會核准,遠傳於今日舉辦「
遠傳合併亞太電信一案,先後經由國家通訊傳播委員會、公平交易委員會核准,遠傳於今日舉辦「遠亞合併 訂婚慶」記者會,於網路整併完成後,新遠傳的平均用戶頻寬為電信業第一。
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延伸閱讀:遠傳宣布併購亞太!台灣大、中華電備感威脅?一表看電信五強最新戰況

競爭重點 2:網速會變快、變穩

網路服務是電信業競爭的一大重點。遠亞合併後,網路服務將會「更快、更穩、更環保」。更快的部分是,合併後 5G 頻寬增加 50%,由既有的遠傳 3.5GHz 頻段與新增亞太 2600MHz 相連頻段組成,是業界 5G 最大頻寬(共計 120MHZ)。未來,台灣大哥大併購台灣之星後,5G 頻寬會增至 100 MHz,遠傳依然是業界最大。

更穩的部分是,新遠傳在「黃金低頻」700MHz(編註:具有高穿透力的頻段)會增加頻寬 66%,是業界最大連續低頻。遠傳電信網路暨技術群執行副總郭峻傑表示,增加頻寬可以解決室內、隧道內、大眾訊號收不到網路訊號的問題。舉例來說,原本遠傳網路只能穿過 2 道牆收看 720p 影片,現在消費者在室內深處(第 3 道牆)也能觀看 720p 影片。

更環保則是遠亞將進行基地台整併,預計汰換 5000 座基地台,同時導入 AI 節能技術與能源管理系統,預估每年節省用電達 8600 萬度、減少 4.3 萬噸碳排放,相當於 110 座大安森林公園的碳吸納量。

另外,遠亞合併後基地台數量提升至 1 萬 2500 站,原本亞太基地台是 6500 站、遠傳是 1 萬 2000 站,在雙方基地台整併後,用戶享有的網路覆蓋率(收訊地區)最高能增加 92%,而且頻寬也都加厚(黃金低頻頻寬增加 66%、5G 頻寬增加 50%)。這項服務預計會在證交所確認合併日後的一個月內提供,也就是一個月內,全台新遠傳的用戶就會有感。

至於整合基地台,是否會造成遠傳網路的資本支出增加?井琪則表示,遠傳與亞太先前在 3.5GHz 共頻共網,以及雙方在 700MHz、2600MHz 與高頻的 28GHz 頻段皆相連,且皆採用愛立信設備,超過 90% 的亞太電信基地台可整合至遠傳,因此機台設備只要留一套就好,租金就可以省下來。再加上,汰舊換新時,遠傳還可以使用亞太比較新的基地台,減少原本遠傳需要汰換基地台的費用,總體來看資本支出不會增加太多。

延伸閱讀:5G 資費戰解析|電信業爆新一波搶客大戰!力推低價 599 元的 5G 方案

但台灣之星和台灣大整併,由於是頻段不同,就無法這樣做,也許維護費用和資本支出就會增加。

公平會同意合併的理由也是網路效益擴大,遠傳整合亞太電信頻譜、網路及人力等資源後,可提升頻譜使用效率、涵蓋率及網路品質,有助於促進 5G 應用服務發展,核心網路整併可減少機房、基地台重複建置,落實節能減碳的政策目標,具有整體經濟利益。

徐旭東表示,雖然電信業從 5 家變成 3 家,但不一定是減少競爭,也可能是增加競爭,「本來你打拳要跟 4 人、5 人打,現在 3 個人打得更厲害。」井琪則補充,可能每一拳更重了,就不單是本業的競爭,長期還要靠加值服務,不斷創新,像是日前推出新服務「守護網」,用戶上網時,遠傳可以自動阻擋釣魚網站。

外界關注,遠傳早於台灣大合併是否提早發揮競爭優勢,變成電信老二。井琪說:「我都跟同仁講不是要快,而是要做得穩,因為你動網路難免會對用戶有影響,一定要非常非常小心,我們就自己跟自己比,他快、他慢跟我沒有關係,還是要靠自己努力,我們自己早點 ready 好。」

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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