AI聊案例2025.12.3---台北市長問"AI對話"如何建構台北市專屬流通的電子錢包. "AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

 AI聊案例2025.12.3---台北市長問"AI對話"如何建構台北市專屬流通的電子錢包.

"AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

Q:台北市長問"AI對話"如何建構台北市專屬流通的電子錢包.

"AI對話"的回答策略是什麼.讓"AI代理"執行是什麼.

AI:

這是一個非常前瞻的議題。如果台北市長詢問如何利用 AI 技術建構「台北市專屬電子錢包」，這不僅僅是技術開發，更是一場關於**城市治理、金融創新與市民體驗**的數位轉型。

以下為「AI對話」的回答策略，以及如何落實到「AI代理」執行的架構：

一、 AI 對話的回答策略：從「需求」出發的顧問式引導

當 AI 面對市長層級的詢問時，策略應採取**「願景引導」+「模組化路徑」**。

1. 定義核心價值（Why & What）：

* AI 不會直接談寫程式，而是先確認電子錢包的目標：是為了**數位行政**（發放補助金）、**振興經濟**（商圈數位券），還是**智慧生活**（交通、規費一鍵支付）。

2. 架構模組化（Modular Approach）：

* 身分識別：

 結合「台北通 (Taipei Pass)」的實名制，確保一機一人。

* 清算機制：

 探討是基於傳統銀行體系，還是利用區塊鏈技術建立穩定幣模式。

* 場景滲透：

 從公有市場、捷運、停車費到私人特約商店的覆蓋策略。

3. 安全性與合規性（Trust）：

* 強調資安等級與個資保護，並符合金管會對於電子支付的法規監管。

二、 讓「AI 代理 (AI Agent)」執行：從對話轉為行動

「AI 代理」與傳統軟體最大的不同在於：它具有**自主性（Autonomy）**。它不只是被動回答，而是能調用工具去「做事情」。

在建構電子錢包時，AI 代理的執行角色如下：

### 1. 系統架構代理 (Architect Agent)

* 執行任務：

 自動分析台北市現有的「台北通」API 接口，生成電子錢包的後端邏輯模型。

* 具體行動：

 撰寫初步的系統架構圖，並評估不同技術棧（如雲端原生架構）的成本與效能。

2. 法規與合規代理 (Compliance Agent)

* 執行任務：

 檢索並解讀台灣《電子支付機構管理條例》與相關子法。

* 具體行動：

 自動對比台北市的計畫是否符合準備金、實名制及洗錢防制（AML）規範，並產出合規風險報告。

3. 虛擬開發代理 (DevOps Agent)

* 執行任務：

根據需求自動生成代碼原型（MVP）。

* 具體行動：

 建立支付接口的測試環境，模擬高併發狀況（如跨年晚會期間的支付流量），並自動修復初步的 Bug。

 4. 市民體驗代理 (User Experience Agent)

* 執行任務：

模擬不同市民（長者、上班族、觀光客）的使用習慣。

* 具體行動：

 透過 AI 對話介面，讓市民直接用「說」的就能完成轉帳或繳納停車費，不再需要翻找複雜的功能選單。

 三、 執行流程示意表

| 階段 | AI 代理的工作內容 | 預期成果 |

| --- | --- | --- |

| **規劃期** | 收集國內外智慧城市錢包案例（如新加坡 PayNow）。 | 產出可行性研究報告與預算評估。 |

| **開發期** | 自動生成支付 API 與安全性協議代碼。 | 交付可運作的 App 原型。 |

| **運作期** | 監測交易異常，自動偵測詐騙行為。 | 維持系統穩定，保障市民財產。 |

| **優化期** | 根據消費大數據，AI 自動建議振興券發放策略。 | 提升台北市經濟活躍度。 |

我的觀點：

 台北市要建構專屬錢包，核心不在於「做 App」，

而在於「打造生態系」。

AI 代理能幫市長解決最頭痛的跨局處整合與開發速度問題。