【Meet創業之星】 NPOchannel─串聯企業、NPO、消費者的公益平台
【Meet創業之星】 NPOchannel─串聯企業、NPO、消費者的公益平台
2013.06.04 | 創業

物價高漲,薪水不漲,是台灣人稱為生活的現況。儘管如此,一份2011年的調查指出,80%的受訪者過去一年中,都有捐款的經驗,而且每人平均是6次;另外,更有35%的人表示,在未來一年中有很高的捐款意願,其中一成更願意捐出10%的年終獎金──顯示多數人雖然身處經濟低迷的環境,大家還是願意幫助更需要的人。

然而另一項數據──未捐款者中,44%是擔心未被妥善利用,代表就算是以公益、慈善為目的的非營利組織(NPO),如果能夠透過適當的方式釋疑,甚至以像營利組織(PO)般清楚的模式,讓捐款者了解自己是怎麼幫助到人,想必能吸引更多「理性」的捐款者共襄盛舉──至少,創辦 捐款平台的張幼霖是這麼相信。

會產生這個點子,對張幼霖來說其實並不意外,事實上,更與本身的經歷絕對相關。在一般人認為互斥的兩個領域,張幼霖能保有同樣的高度興趣,兩方面分別擁有10年左右的執行經驗,可說是最大關鍵,而在擔任喜憨兒社會福利基金會行銷總監的期間,令其成為台灣少數具自給自足能力NPO品牌的過程,更讓其深信,揉合「NPO目的」與「PO作法」不只可行,結合現今的網路、社交趨勢,他所能幫助的,也許不只是一個品牌,而是其他更多苦有滿腔熱情,卻不知如何求助、自助的同行。

NPOchannel.net,是一個讓NPO自行加入、設定募款專案、進行訊息曝光的公益交流平台,並提供線上、超商付款、ATM等直接進入NPO戶頭,不收任何平台費用的付款服務,而把公司取名「社會網絡/Social Network」,當然也少不了Facebook等社交應用的串接。不過,除了NPO自助式的直接募款,期望以社會企業模式運行的NPOchannel,嘗試串接PO、NPO、消費者三方的「公益買就捐」模式,其實才是張幼霖寄予厚望的「規則顛覆者(game changer)」。

鑒於企業愈來愈重視CSR(企業社會責任),張幼霖認為,企業藉由「公益買就捐」──消費者購買NPOchannel網站上每單位企業商品,企業就捐助對應固定金額給對象NPO──不但同時解決營利組織發展CSR、非營利組織的資金需求,對消費者來說,買東西還能讓企業捐錢助人,更是何樂不為,而NPOchannel的獲利方式之一,則是讓企業認購相關NPO標誌的QR碼貼紙,這樣做的目的,除了具有「認證」意義,也能充分利用行動趨勢宣傳NPO相關資訊,另一方面,不收取常見的平台費用,也讓NPOchannel避免成為其他電子商務平台的競爭者。

目前網站上已累積捐款超過700萬的NPOchannel,預計這個月將讓「公益買就捐」模式上線,這個想以市場機制,改變長久以來習慣單方面給予的公益、慈善領域嘗試,是否真能讓助人不再是基於同情或施捨,也許現在仍難以回答,但至少在出發點上,這樣的「企業思維」,的確是值得期待的。

團隊 Team 「公益買就捐」產品經理 社群經營1人、NPOchannel產品經理1人、網頁設計1人

公司服務 Project NPOchannel公益買就捐:同時解決消費者購物為善、非營利組織資金需求及利潤創造, 以及營利組織發展企業社會責任的創新網路商業模式,模式,並從中獲取適當營收與盈餘

NPOchannel.net捐款平台:一個供NPO上傳募款專案及進行訊息曝光, 並提供多種付款服務的公益交流平台

成立時間 Founded Time 公司成立時間:100/8 NPOchannel募款平台上線時間:2012/06 NPOchannel公益買就捐 平台預計上線時間:2013/06

主要用戶 user 企業、公益團體、社會大眾

商業模式 Business Model Buy to Donate 公益買就捐:消費者購買NPOchannel網站上的企業商品,企業就捐助對應固定金額給對象NPO,NPOchannel.net再透過認證QR碼等方式收費

網址

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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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