厚生市集──牛津博士網路賣菜,公平媒介直送原味
厚生市集──牛津博士網路賣菜,公平媒介直送原味
2013.10.21 |

農業,一直是台灣社會企業創業家們躍躍欲試,並且亟欲投入關注的領域。從農田裡栽種、採收的新鮮蔬果,經由販賣銷售成為餐桌上的可口菜餚,這一路商業交易的過程裡卻潛藏著威脅供需兩端的隱憂。

 

小農體系下的供應、需求危機
相較於美國等地的農業偏向單一農戶產量豐碩的型態,台灣屬於小農體系,大多數的農民生產量不大而種類多元零散。資訊落差使得台灣農戶在沒有其他銷售管道的情況下,往往習慣將農產品販賣給掌握承銷網絡的中盤商,透過相對少數的中盤商集中盤點,再統一送進廣大消費者熟悉的各類通路。

這樣沙漏式的產業結構,賦予中盤商具有決定採購價格高低的優勢,小農們削價競爭以求將手上作物成功地出售;而中盤商混合來自不同農戶的產品以符合大型通路的需求,導致農作物的溯源性喪失,進入消費者口中前便無法追究農藥來源,讓總是無法改善的農藥殘留議題成為大眾飲食的潛在危機。

結構創新 分散供應新鮮
英國牛津大學物理學博士、美國麻省理工學院企管碩士的張駿極,曾是每年經手新台幣40億訂單的半導體公司副總經理,因為想給孩子更好的成長環境,三年前離開科技業,與幾名同事一同打造「厚生市集」這個生鮮採購線上平台,在網路上「賣菜」,企圖在現有的農產結構下尋找改變及創新的商機,並解決小農困境與消費者食品安全的疑慮。張駿極相信,社會企業的本質,就是從現況的問題中找到一個有趣的商業模式,然後「Turn things around!」

厚生市集最大的特色,便是從以上觀察到的問題著手,嘗試打造「分散式供應鏈」,企圖由產業結構出發改善台灣農業現況,也同時追求滿足消費者,進而擴展商機!透過一個個微型店面/據點與腹地的規劃搭配,厚生市集是「讓每個據點跟在地附近固定的農戶採購,服務以據點為中心30公里內的群眾,絕對不調貨與拉貨,也不賣進口產品」張駿極說道。

因此消費者從進入網站、點選配送地點開始,彷彿走入一座離家最近的虛擬農民市集,能隨時採購低食物哩程與排碳量、又是公平運銷的農產品。這讓農民的產銷過程去中間化,在更貼近消費者需求時,收入也能避免因為比價而心痛地任意砍削;對消費者來說,自己食用的各種新鮮蔬果維持溯源性,了解生產資訊外,也免除農藥殘留迫害的疑慮。

張駿極和其團隊深知消費者在採購生鮮食品時往往求小包裝便利、求品項一次齊全。因此他們眼光放遠,把戰場設在與鄰家附近的生鮮超市競爭,除了蔬果之外也提供生鮮產品,並且結合機車當日配送。希望藉由豐富品項與快速服務,提供新鮮安全的蔬果、生鮮到府滿足現代人的需求。厚生市集的網站上還設計一道道健康菜餚,方便消費者直接按照食譜購物,並透過粉絲專頁的經營分享,鼓勵消費者體驗在地生產、在地消費的美味。

做為一種未來式解答
與張駿極談到當初跳脫主管職位、在林口開起厚生市集店面的初衷,他說面對氣候變遷日趨嚴重的時代,如何讓世代長大後避免看見一個充滿災難的世界,是他選擇從農業切入創業的原因。厚生所做的事,不一定與減少氣候災難有直接關聯,卻是在改變社會問題時,一種推廣永續農業尊重自然環境的發聲。

2011年厚生市集正式上線,一群創業夥伴當初完全沒有相關背景或專業,就這麼跳進農業領域。在過程中,張駿極持續累積觀察、走訪各地農民,經歷嘗試與摸索後逐漸走向穩定之餘,張駿極已經開始思考更進一步的規劃。

厚生市集除了堅持「對生產者公平、讓消費者安心」的承諾外,在未來也將試圖藉由與其他非營利組織合作拓展據點,增加與消費者接觸的通路同時,也能為非營利組織開拓收入、訓練成員銷售能力的機會,創造出囊括厚生、農民、消費者甚至非營利組織的多贏局面,讓厚生真正實踐「不介入農業生產,但成為農產品的公平媒介」此目標,透過提升生產者的收益,保障消費者便利及安全,來促進農業的永續發展。

張駿極也深信,厚生市集的運作模式是種可行的解答,期許未來能夠藉由回饋給投資人合理獲利,來證明台灣的農產結構可以真正被改變,而創新也可以兼顧社會性意義與商業價值。

出自社企流/姚映竹

關鍵字: #社會企業
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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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