北市科技执法年破70万件！基层警400小时审单压力爆表

根据市警局资料，台北市自2020年推动科技执法以来，起初全年取缔件数仅约2.6万件，至去（2024年）已飙升至36.5万件，今年更可能突破70万件，后端行政与审核机制却跟不上执法规模的快速扩张。

曾献莹说明，科技执法并非「机器自动开单」这么简单。实际上，设备拍摄特定违规画面（如闯红灯、违规变换车道等）后，依行政区分类上传至警察局云端，再由各分局交通大队下载、逐笔确认是否违规属实，制作举发单后交由裁决所处分并寄发罚锾，且因涉及财产权益，每一笔罚单皆须由员警亲自确认签名，日后若民众申诉，也由该警员说明开罚理由，开单责任与审核工作最终仍落在基层警员身上。

曾献莹以大安分局为例，辖内共有29处科技执法设点，全年预估将开出逾11万件罚单，但负责处理这些案件的交警仅有7人，除了审查影像与制单，还需轮值外勤、处理交通事故及申诉案件；若每件需1至2分钟审查，每人每年将多出逾400小时行政工作负担，只能靠下班或牺牲休息时间完成，长期下来对员警身心造成极大负荷。

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他建议，北市府全面检讨流程，加速导入AI技术进行影像初判，将明确违规与争议案件分流，人工资源应集中处理真正需要判断的部分，提升整体效率。同时，应依历史资料分类违规类型，对出错率高或争议大的案件保留人工审查，并将判读结果用于AI训练，强化系统判断能力；至于正确率高、稳定性佳的违规类型，可考虑简化确认程序，改由AI直接开单，并保留民众申诉机制，让AI持续从申诉结果中学习优化。

最后，曾献莹强调，针对取缔量特别密集的分局，北市府更应同步检讨人力配置，适度增派行政支援或调整编制，让制度设计与人力调度同步升级，才能真正实现「科技减压、智慧执法」的政策目标。