【觀點】Zaarly手機軟體做「即時許願」爆紅,三個可做的手機應用方向
【觀點】Zaarly手機軟體做「即時許願」爆紅,三個可做的手機應用方向
2011.03.15 | 人物

大約二年前,現在已經知名的LBS打卡平台「FourSquare」就在初春的「SXSW大會」裡爆紅了!你說,一場大會,怎麼可能讓一個軟體爆紅?因為這種大型會議人很多、會場很大,而FourSquare配合該大會,推出一些在該大會場裡的「徽章小遊戲」,有人真的樂在其中,收集一堆徽章,分享在部落格裡,所以爆紅!

來到今年,就在同一個SXSW大會,今年又有另一個手機的服務,因為這場會議而爆紅!它,叫做「Zaarly」。

Zaarly讓人在會場做什麼的呢?

網路人說,Zaarly可說是「Craigslist的相反」,稱為「反向分類廣告」,人家分類廣告是賣家或提供服務者列出他們的商品或服務,徵求「買家」,而Zaarly相反,它是讓「買家」或尋求服務者列出他們的需求,徵求「賣家」!

說直接一點,它像是一個「許願機」,你現在需要有人幫你跑跑腿,買一杯飲料過來?只要在Zaarly輸入你的需求,寫下你願意付多少錢,再用GPS系統抓到自己的位置,設定方圓1哩內的網友們都可以為你提供服務,再設定服務必須在幾分鐘內送達(比方說30分鐘),按下OK,接下來就拿著你的手機,等著有人回覆!

根據報導,Zaarly已經先取得100萬美元的資金,且這個點子才剛剛在三周前在洛杉磯贏得創業大賽冠軍,開站的沒幾天,就已經收集了幾千筆的資料。這個創業家說,他是在搭飛機的時候想到這個點子的,由於這傢伙身高近七呎,每次搭飛機,都必須主動和逃生門座位的那個人換位子,他會主動告訴對方,願意以50美元來交換該位子,對方總是免費就站起來換了,於是他想到Zaarly這個點子。

其實,我對Zaarly這個點子「不以為然」,充滿了美國人自大的感覺。每次看部落客寫到這種點子,大聲讚頌,那讚頌的背後是一種「爽」,為什麼爽?因為他們感受到有人替他們服務、讓他們花點錢就可以當大爺大少,這種服務,部落客說「好爽、好棒」,但一般人不會這麼無聊,所以服務不會起來的。我無法確定Zaarly有多少這樣的成份在裡面,所以無法判定是否Zaarly真的會起飛,還是只是「浪更小」的FourSquare?

不過,Zaarly這個點子讓我興奮,想好好寫一下,因為它真的呼應了四年前寫的《搶先佈局十年後》的其中一點──

當時我認為,手機服務裡,最有趣的是在「input」而不是「output」,也就是說手機不是讓人「看」的,而是讓人「輸入」資料的。這點已經在FourSquare、Facebook Places(手機打卡)裡面實現,而顯然打卡不是唯一的項目,另一個項目Zaarly也出現了!

要知道,網頁的世界,「賣方平台」已經成功了好久,「買方平台」卻一直起不來,也從來沒有這麼多人和這次Zaarly一樣如此熱情。這次Zaarly卻在短短一兩個月內起來了,為什麼?這值得我們思考,手機的未來應用:

一、拿著手機操縱的「即時實體服務」:人們使用桌上電腦,不太可能直接有人送到你面前。但手機可以告訴其他人你位於何處,且你會一直在你的手機旁邊(因為帶在身上),所以它可以拿來呼叫一些即時實體服務,比方說,在一個大型飯店、度假村呼叫按摩服務,或者在馬路上呼叫計程車服務。Zaarly就是讓使用者可以站在原處,呼叫之後,即有人將服務送到你面前,還有哪些點子可以想?

二、一小時以內必須發生的即時服務:Zaarly之所以讓人這麼有興趣,是因為人們有些「馬上就要」的需求,由於手機帶著四處走,如果你有什麼服務希望一小時內送到,甚至更短到「幾分鐘」內有回覆,有「時間」上的急迫性,自然而然的會想要使用手機軟體。
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三、近在咫尺的「二人撮合」**:另一角度來看,Zaarly就是讓一個在同一地理區域的兩個人可以透過手機來撮合,以往網站強調的就是你和地球另一端可以連在一起做合作,但是將你和你隔壁的這位仁兄/小姐撮合一起做合作,除了約會網站,從來沒人想過其他的點子?Zaarly之後,還有什麼撮合服務可以做呢?

我想到,許多業主現在想做行動手機軟體、iPad軟體,他們知道,把官網放到手機上,肯定是不夠的,沒人會下載。一定還要加一個什麼「梗」、一個點子,大家才會下載,所以很多人,一兩年來都在思考,要做什麼?

與其做一個很酷的「小遊戲」,不如思考一下上面三個服務。這是手機上證明有機會、卻還不是很多人開發的;或許能剛好符合你的公司、你的產業?

出自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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