北市科技執法估今年狂飆70萬件!基層員警「純人工開單」吃不消
【記者許皓婷/台北報導】台北市科技執法近年推動迅速,5年內從僅有2處增加到89處,今年上半年取締件數突破33萬件,全年預估將超過70萬件,但台北市議員曾獻瑩今(7/11)日指出,政策成效亮眼的背後,卻是基層員警犧牲休息時間,以人工方式逐一審查影像、製作舉發單,行政負擔繁重,讓基層吃不消,他要求北市府儘速檢討人力配置與制度配套並優化流程,讓科技執法發揮應有效益。

根據市警局資料,台北市自109年推動科技執法以來,起初全年取締件數僅約2.6萬件,至去年(113年)已飆升至36.5萬件,今年預計突破70萬件。
曾獻瑩說明,科技執法並非機器自動開單,實際上,設備拍攝特定違規畫面(如闖紅燈、違規變換車道等)後,依行政區分類上傳至警察局雲端,再由各分局交通大隊逐筆確認是否違規屬實,製作舉發單後交由裁決所處分並寄發罰鍰,因涉及財產權益,每一筆罰單皆須由員警親自確認簽名,日後若民眾申訴,也由該員警說明開罰理由,科技執法就像「24小時不睡覺的電子檢舉魔人」,但開單責任與審核工作最終仍落在基層警員身上。
曾獻瑩指出,以自己選區內的大安分局為例,轄內共有29處科技執法設點,全年預估將開出逾11萬件罰單,在違規影像的審查與判斷上,仍高度仰賴資深員警,因此分局內負責處理案件的交警僅有7人,除了審查影像與製單,還需輪值外勤、處理交通事故及申訴案件,若每件需1至2分鐘審查,每人每年將多出逾400小時行政工作負擔,只能靠下班或犧牲休息時間完成,長期下來對員警身心造成極大負荷。

曾獻瑩建議,市府應全面檢討流程,加速導入AI技術進行影像初判,將明確違規與爭議案件分流,人工資源應集中處理真正需要判斷的部分,提升整體效率,同時,應依歷史資料分類違規類型,對出錯率高或爭議大的案件保留人工審查,並將判讀結果用於AI訓練,強化系統判斷能力;至於正確率高、穩定性佳的違規類型,可考慮簡化確認程序,改由AI直接開單,並保留民眾申訴機制,讓AI持續從申訴結果中學習優化。
最後,曾獻瑩強調,針對取締量密集的分局,市府更應同步檢討人力配置,適度增派行政支援或調整編制,讓制度設計與人力調度同步升級,才能真正實現「科技減壓、智慧執法」的政策目標。