【觀點】行動醫生、行動酒廠,「更少就是更多」的商業模式
【觀點】行動醫生、行動酒廠,「更少就是更多」的商業模式
2010.10.29 | 人物

在我們活著的現代世界中,「商業模式」(business model)很重要,那麼,「創新商業模式」也是一個很神的字眼,它代表的是一間公司如何以「其他」的「方法」來賺到同樣的錢,賺錢已經不容易,它還可以打破傳統,以其他的方法來賺到同樣的錢,令人肅然起敬!

今天讀到一個很有趣的新東西,是由熱愛新商業模式的舊金山的San Francisco Chronicles所報導的,有一個創業家,試圖改變「醫院」、「診所」的商業模式

怎麼改?

很簡單,它推出了「行動醫生」。

身穿白袍的醫生通常只會安坐在診所裡讓人等著排隊進去看病,但紐約有一間「Elite Housecall MD」的公司,由兩位醫生創辦的,卻可以接受客人從家裡、從公司、從旅館「叫外送」,只要你打給他們,而且要付得起錢,活生生的醫生就會拎著他的大包小 包,來到你指定的地點。最重要的是,這位醫生隨身帶著的不只一些基本的聽診工具,還有平常不易攜帶的超音波機、X光機,而且「Elite Housecall MD」宣稱,它們什麼都可以做,包括你自己切傷了手,可以交由醫生處理,或著你在家閃到腰,也可以打電話請醫生來處理……。

這個網站主要打的是一般的旅客,以及假日的旅客。做一個「行動醫生」並不難,表面上好像並無法取代一般的醫生,但仔細想想目前上門看診的諸多不便 (譬如假日無法看病),那麼,這個堅稱24小時、7天都有的「Elite Housecall MD」真的創造了某種新的生意模式。而它的價錢,據說不會比一般你假日硬走進急診室還貴!

目前這間公司已經號稱在全美國各大城市都有,而且它還在積極的徵求「醫生」來「加盟」加入它的行列, 它說,醫生想要加入,免加盟金,讓你不再常常在醫院熬夜,比私人診所還要有彈性的時間排程……,「Elite Housecall MD」負責幫你招病人,讓你平常時候都可以塞得滿滿的。我想,在一些比較大的城市,太多醫生想要加入行列,「Elite Housecall MD」會開始收加盟金,但保證可以有多少病人,這會是「Elite Housecall MD」這間公司起飛的開始!

我發現一個有趣的現象,現在許多新創的商業模式,都是將固定的改為「行動」的,「行動」似乎天生就是一個很有顛覆性的商業模式,而「行動」的意義,絕不只是在於「可以動」

行動,通常不是「更多」,而是「更少」

這裡有另一個案例--

它們說,現代有一群新的創業家,他們在賣自己品牌的「酒」,奇怪的是,他們卻沒有「酒廠」,業界稱這樣的沒酒廠的酒品牌為「吉普賽酒廠」(Gypsy Brewers),他們沒有酒廠,所以沒有機械,也沒有大量的員工;他們只有老闆和老闆娘兩位,頂多就再幾位業務員來賣酒,他們也沒有辦公室,就「行動」化的,來賣他們的酒!

這篇文章就提到,酒廠「行動化」,他們就不必像其他的小酒廠,花很多很多精力在資金的調度、人員的處理、機械器材的維護等等,他們雖然沒有自己的酒廠以致於成本過高,但他們卻可以將「資源」全部集中在一般酒廠無力去做的行銷、業務、創意、彈性端,有機會可以打敗其他的傳統酒廠。

「行動」往往可以讓一個僵化的商業模式,突然間變得「更少」,脫掉傳統作某個生意的包袱,砍掉許多從前都不敢砍 掉的部位,以求在一個成熟的產業中,剎那之間成為新秀,我們看到,曾經在電子產業的fabless設計廠,也是以這樣的概念,沒有了工廠,辦公室變小、人 數變很少,以少少的人數、更靈活的產品,去打敗了傳統如Intel的「從頭到尾什麼都自己做」的大廠,當然,當這種「行動商業模式」興起時,也會帶起另一 個「專門在支援這些行動商業模式」的另一批廠商,就如同晶圓廠去支援那些IC設計廠是一樣的意思。

除了「醫生」、「酒廠」,還有哪些還可以行動化的呢?

或說,如果你想打一個產業,不知道怎麼開始,那麼就先從「行動化」去想想,可以強迫簡化原本不該簡化的東西,還有太多太多的機會在這裡面。

(原文轉載自Mr.6部落格

 

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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