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台灣大、台灣之星合併日確定!和中華電、遠傳形成「電信三雄」,公平會有何要求?

2023-11-08 經理人用戶成長中心
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(2023.11.8 更新)台灣大與台灣之星的合併案在今年 10 月經過公平會審查,雙方今 (8) 日公告,「台台併」的合併基準日將訂在 12 月 1 日;加上先前遠傳、亞太兩家電信業者的合併基準日為 12 月 15 日,這也代表台灣的電信產業將在今年底重回「電信三雄」的局勢。

台灣大併購台灣之星將會帶來什麼影響?為何公平會願意放行?以下是《經理人》10 月報導:

公平會於今(12)宣布,附加負擔通過台灣大哥大合併台灣之星結合案。對於「台台併」, 公平會提出 3 大要求,包含台灣大哥大未來的資費方案需要保障原用戶的權益、台灣大需要提升網路以及服務品質、合併完成後需要促進市場競爭。

公平會表示,電信產業具有高技術、高資本特性,企業透過結合進行資源整併,雖可改善經營效率及提升競爭力,但在先前遠傳與亞太電信完成合併後,台灣大併台灣之星將使德國內寬頻服務市場業者家數進一步減少,而有市場集中度提高、價格上升的疑慮。

經公平會分析,台灣大哥大在本結合實施後,透過整合台灣之星頻譜、網路及人力等資源,可提升頻譜使用效率、涵蓋率及網路品質,也有助於促進 5G 應用服務發展。 但本結合實施後,業者家數減少、市場集中度提高,而仍存有部分限制競爭的疑慮。

此外,台灣大哥大集團旗下業務經營遍及多項服務,本結合實施後是否產生行動寬頻服務市場增加之市場力量,延伸到其他服務市場的效果,仍有待觀察。

延伸閱讀:台灣大併台灣之星確定延至 11 月!「自家人」momo 成阻礙,林之晨:好受傷

公平會為了消弭上述限制競爭的疑慮,並確保本「台台併」整體所帶來的經濟利益大於限制競爭之不利益,經審議後公平會決議不禁止本結合案,但從用戶端權益的保障、服務及網路品質的提升及促進市場競爭 3 方面,對於台灣大哥大附加負擔如下:

一、資費方案部分:

台灣大哥大概括承受台灣之星既有用戶契約,確保用戶得依契約約定之資費、內容與條件使用至 114 年 12 月 31 日;同時台灣大哥大對於台灣之星 4G 終身方案之用戶,應持續依合約內容提供服務至 4G 行動寬頻服務屆期終止。

公平會也提出要求,台灣大哥大需針對身心障礙、中低收入戶、低收入戶、清寒學生、65 歲以上族群,提供至少 5 年優惠資費方案; 對於一般用戶,至少提供 1 年優惠資費方案。 對此,台灣大提出的方案如圖所示:

適用 5 年優惠資費方案

台灣大哥大承諾提供合併之資費方案.jpeg
附件 1 之資費方案
公平交易委員會

備註:「優於」上表之資費方案係指下列情形之一:

(1)所提供方案之各項內容若有部分變更,僅得優於上表所列內容,未變更部分應維持上表所列內容(例如:4G 方案 1 之 149 資費,若通話贈送-網外變更為 25 分鐘免費,則其餘項目內容如量到降速等應維持不變)。

(2)所提供之方案內容與上表資費方案之各項內容相同,但費率較低(例如:4G 方案 1 之 149 資費,資費方案內容均與上表相同,惟費率低於 149 元)。

一般用戶 1 年優惠資費方案:

台灣大哥大針對一般用戶提供至少1年優惠資費方案.jpeg
附件 2 針對一般用戶提供至少 1 年優惠資費方案
公平交易委員會

備註:「優於」上表之資費方案係指下列情形之一:

(1)所提供方案之各項內容若有部分變更,僅得優於上表所列內容,未變更部分應維持上表所列內容(例如:4G 方案 1 資費,若量到降速變更為 1Mbps,則其他項目內容應維持不變)。

(2)所提供之方案內容與上表資費方案之各項內容相同,但費率較低(例如:4G 方案 1 資費,最高收費變更為 90 元)。

上述資費方案實施情形,以及資費方案與 mo 幣合作之實施情形,應於合併後 5 年內每年提交公平會備查。

延伸閱讀:流感疫苗懶人包|公費流感疫苗哪裡打?有哪些廠牌、副作用?15 QA 一次看

二、服務及網路品質提升部分:

台灣大哥大自行承諾提升服務及網路品質、投資軟硬體事項,公平會亦要求須於合併後 5 年內,每年提交行動寬頻網路整合與優化等提升網路性能及服務品質之具體實施成果,以及台灣大哥大符合自行承諾有益於整體經濟利益之成果報告備查。

三、促進市場競爭部分:

公平會要求台灣大哥大電信應提供他電信事業與自身用戶相同等級之行動語音與數據服務、漫遊服務、號碼可攜服務及平等接取服務;不得無正當理由拒絕或中止提供批發服務、訂定顯不合理的價格或交易條件;不得無正當理由以差別的價格或交易條件提供批發服務;不得以他電信事業,僅得與自身交易為條件而與其交易。

資料來源:公平會、台灣大哥大

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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。
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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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