Craiglist 免費分類廣告做公益
Craiglist 免費分類廣告做公益
2006.07.15 |

鄰近舊金山著名金門公園(Golden Gate Park)區域的第九大道(9th Avenue),道路兩旁多是維多利亞式的兩、三樓高屋舍,一棟兩層樓的白色房子外牆上,簡單乾淨的字體寫著「Craiglist.org」,這個由紐馬克(Craig Newmark)所創立的分類廣告網站craiglist,攪動了網路一池春水。根據市調公司Forrester預計,網上分類廣告今年將產生三十一億美元的營收,比去年上升一七%,到二○一○年,這數字將達到四十七億美元。不僅雅虎、微軟等公司積極進軍這塊市場,eBay更是在去年投資這家堅持「非營利」的網站。
「我一直相信,人們是很願意幫助別人的,」在一個只能擺下兩張電腦桌,加上一張堆滿書的桌子,沒有熱門公司對市場的高度興奮,紐馬克淡淡地說著Craiglist的發跡過程。
一九九四年,原本在紐約擔任系統架構工程師的紐馬克(Craig Newmark),離開工作十八年的IBM,搬到西岸居住,在嘉信理財公司(Charles Schwab)服務,鼓吹證券經紀業使用網路。「我發現,許多人都在幫助別人,」紐馬克說,因為客戶的鼓勵,他覺得自己也可以做一些事。於是自一九九五年起,他開始把舊金山當地最酷、即將舉辦的藝術、科技活動列表,寄給朋友參考,朋友又把他的電子郵件轉寄給別人。就這樣以在地化服務為出發點,一個傳一個,光是電子郵件已經無法負荷,因此紐馬克開始將這些訊息張貼到網際網路上,力量持續匯聚,發展至今,Craiglist不僅是舊金山灣區最具影響力的分類廣告網站,目前在全球各地也已經有超過兩百個分站,遍及三十六個國家。網站純粹以公益觀點出發,不以獲利為導向,但為了維持基本營運,只有企業的徵人廣告才酌收部分費用。
說起來,Craiglist的服務很簡單,就是分類廣告的模式,使用者在這邊賣衣服、舊家具、汽車,甚至房地產,或者捐贈二手貨。任何人需要任何東西,都可以來布告欄前面,看看別人貼出來的告示,或者把自己需要的東西貼上去,如果彼此有意,就自行約定交易的方式。就是那麼湊巧,往往有人能夠滿足你的需求。
「的確有人經由這個網站,找到他們人生的另一半,」對於Craiglist目前的成績,紐馬克說他唯一做對的事,就是尊重社群的力量。在他的名片或網頁上,寫的不是「執行長」或「總裁」這類光鮮的商業頭銜,而是看起來最低調但又絕對重要的「客戶服務代表」(Customer Service Representative)。他與另一位所謂負責營運、技術的貝克瑪斯特(Jim Buckmaster),每天花最多時間的工作,就是上網看使用者的回應,然後想辦法從程式架構面進行改進,目前員工只有二十二人。「從網頁到組織,我們的原則,就是把一切事情盡量簡單化(as simple as possible),保持小小的規模。」美國《商業週刊》(Business Week)就把紐馬克稱作是「網路的自由力量」。
「這世界上的確有瘋狂的人,但絕對沒有壞人,」他舉例,一個城市要不要開分站,都是依照使用者的需求來決定,紐馬克說,也許民主的方式會有一些效率的問題,就算是其中有一些瘋狂的傢伙,也只是製造了一些噪音,整體來說,社群參與式的民主仍是一個好的工作模式。

Craiglist/craigslist.org
成立時間:1995年
總部所在地:美國舊金山
創辦人:Craig Newmark
Web 2.0特色:Socail Network

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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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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