【Meet創業之星】電視與社群媒體即時互動，引爆新內容商機-CutX|數位時代 BusinessNext

一齣熱門偶像劇，讓觀眾瘋狂詢問女主角揹的包包要去哪裡買，後來在電視台公開產品訊息後，該款包竟在短短4小時內狂銷1千個，搶購的狀況讓電視台也嘖嘖稱奇。在數位匯流與新媒體時代來臨之際，如何將節目內容透過電視傳播以外的管道，分享給更多人知道，成為電視台掌握下一波商機的重點。

「電視節目內容絕對不是只播出後就算了，裡頭的很多資訊其實都有很多的附加價值和後續的可重製散布性，」工研院資通所網路服務系統技術部經理林慶達說。

跳脫傳統看電視框架

以往觀眾看到精采的電視節目或是有趣好笑的畫面想立即和好友分享，卻沒有工具將即時畫面留住，甚至對於正在介紹的美食也不曉得該去哪找相關訊息，但現在只要透過工研院開發的「CutX」(喀擦)App，就可以馬上擷取、記錄使用者正在觀看的電視畫面和片段，然後透過社群網站分享給自己的親朋好友。

這個App將傳統看電視的需求發展出一套「CatchPo」內容管理平台，使用者可輕鬆截取電視及影片，直接分享到Facebook上，不只是手機，任何的資訊平台只要結合CatchPo API應用程式都能夠提供給這樣的服務，厲害的是，這個App同時也拿下「2012歐洲互動電視競賽」的冠軍，成功擊敗華為、芬蘭最大廣播電視商Yle及加拿大有線電視公司Videotron等業者。

使用者在各家電視頻道總覽裡，可針對節目內容做回溯、電視打卡與內容標籤整理等，透過拍照或錄影功能就可記錄下眼前精采的畫面，然後利用時間軸拖曳即可找到想要分享的片段畫面，而由於CatchPo建構在雲端，因此截取的內容完全不會占用手機的儲存空間。

特別的是，CutX目前還開放合作的節目或頻道，主動提供有關節目內容的訊息，例如，偶像劇中出現的服裝品牌及可以去哪買的購物資訊，另外像場景中的餐廳、旅遊節目中的美食和景點訊息等，CutX都能馬上隨時掌握，目前包括中視、民視、非凡、東森、緯來和夢田影像等皆已加入這些頻道。

讓電視內容與分享行為連結

林慶達表示，電視台在製作節目播出後，節目資訊便開始被散播在網路的任何空間，對電視台來說，無法了解這之中的傳播管道令電視台擔憂，因為非法散播的內容，多半只能提出侵權下架，或者消極處理。

然而，「觀眾分享及收集資訊的需求是確實存在的，如何在權限及需求中，讓這個分享行為與電視內容做連結便顯得更重要。」

事實上，CutX不僅可增加觀眾與電視節目的互動性，內容供應商可建立新媒體的營運模式，讓電視影音與資訊內容可以更加速擴散。除把電視內容帶出來，讓內容加值外，還可藉著分享片段增加某節目的討論熱度，進而引發大家收看該節目的興趣。

未來，這個平台可望為電視購物市場帶來更大的商機，而且還可以搭載更豐富多元的置入性行銷和手機行銷，創造更多經濟效益。據了解，國內目前尚無同質性競爭者，來自美國的電視打卡服務IntoNow算是型態較為相近的業者。

不過，CutX提供電視台業者及電視內容業者有絕對的管理權限，並無侵害電視權力，反而是提供一種創造新型態的互動模式的資訊載具，所以目前許多電視台的合作意願度皆很高，終極目標則是希望能將所有頻道都網羅進來至CutX。

團隊 Team 16人

公司服務 Project **** 希望帶來電視與觀眾之間的新型態互動體驗，透過CatchPo的雲端服務觀眾可以即時擷取電視正在播出的資訊（片段畫面/片段影像），並且能進一步的將資訊分享給自己的朋友以及感興趣的同好。

成立時間 Founded Time 工研院於1973年成立，CutX於2012年12月24日正式發表

主要用戶 user 一般民眾

商業模式 Business Model **** 透過基於CatchPo所開發的程式CutX，會跟各個電視台合作開發更進階的應用以及電視互動服務，此外CatchPo也有開放Open API，感興趣的任何廠商都能夠參與，做技術使用及服務介接。此外，透過觀眾擷取及分享的紀錄，在遵守個資法的前提下，能夠進行使用者的資料分享並做資料探勘。相關的數據資料，再回饋給電視台業者及電視內容業者端。

網址 www.catchpo.tw

http://cutx.catchpo.tw/blog

「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。

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%。

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。

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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