打開政治黑箱!德國線上論壇讓民眾向議員候選人發問
打開政治黑箱!德國線上論壇讓民眾向議員候選人發問
2013.11.04 |

德國國會大選剛於今年九月舉行,也許一般人對於德國的政治並不熟悉,事實上,德國國會選舉同樣採用「單一選區兩票制」,與台灣的立委選舉類似。(註一)

 

在德國國會競選期間,一名德國社會企業家,同時也是社會企業家育成組織阿育王所挑選出的夥伴(Ashoka Fellow)Gregor Hackmack,正忙於籌備一個線上入口網站ParliamentWatch。他與德國媒體合作,共同發起各種線上論壇,讓德國民眾可以對國會議員候選人發問。Hackmack認為,政治人物與公民之間需要搭起一座溝通的橋樑,這也是ParliamentWatch網站建立的使命。

圖片來源

Hackmack及其團隊的總部位於德國漢堡(Hamburg),為了提升政府的透明度,德國民眾可以進入網站的論壇,直接向德國的政治候選人、民選官員及歐盟代表團提問。大約有95%的國會成員參與該網站,回答選民提出的12萬個問題(全部有15萬個問題),這些問答的檔案都被儲存起來做為公共記錄,選民能夠以此記錄要求政治人物對其言行負責。網站也可以進行資料分類檢索,例如,網站能圖像化顯示各個主要政黨如何回應這些問題。

這個論壇變得越來越熱門,每月有35萬個特定訪客,與許多媒體建立合夥關係,包括南德意志報(Süddeutsche Zeitung)、北德廣播公司(NDR)、明鏡周刊(Spiegel Online)等德國的重要媒體(註二),另外還有超過40家當地報紙的協助,吸引選民到網站上提問,並摘錄網站中的答案和資料做為其新聞報導。

由於網站的高知名度,逼得國會議員不得不去回答問題,且需要維護議員個人基本資料。如果議員想要升級個人檔案,亦即加入個人照片、與其Twitter或Facebook整合,就必須支付約台幣7千元(179歐元)。換句話說,網站所設計的永續經營模式是透過政治人物投入這個計畫,尤其是在競選期間,對於政治人物具有足夠的誘因去購買升級版的個人資料頁面。此外,經營網站所需的其餘資金則來自捐贈與合夥關係,目前約有5萬人訂閱電子報,每個月約有1500筆的捐贈。

Hackmack與其團隊使用Drupal開放原始碼架設平台,也與其他國家的創業家和組織合作,提供各國複製ParliamentWatch網站,只要支付會費就能獲得技術支援、網站升級及諮詢。至今,在盧森堡、愛爾蘭、奧地利、突尼西亞及法國的ParliamentWatch網站已經開始營運,希臘和巴基斯坦的網站平台也正在建立中。

以希臘來說,嚴重的經濟衰退和財政危機讓希臘民眾對政治人物更加不信任;缺乏溝通、透明度,以及媒體報導無法揭開政治決策過程,造成政治人物與民眾之間的對立加深。至於在突尼西亞,另一位阿育王挑選的夥伴Klaas Glenewinkel協助Hackmack尋求資金與培訓媒體,以開啟突尼西亞的網站。然而,Hackmack並不積極尋找捐贈、合作夥伴與擴張到其他國家,相反地,他的策略是一旦有人民在適當的地方準備好了,他就會讓人民的動機沸騰起來並給予支持協助。

Hackmack表示,假如民眾不關心誰在競選、誰會成為人民的代表,那麼又何必對於無法勝任的政治人物感到大驚小怪。總之,政府還是世界上最重要的職業,我們應該要知道到底是誰在掌管政府,以及他們做了哪些事。

註一:關於單一選區兩票制,德國採用「聯立制」,台灣為「並立制」。
註二:南德意志報是德國發行量最大的全國性報紙;北德廣播公司是德國公共廣播聯盟的成員之一;明鏡周刊是歐洲發行量最大的新聞周刊之一。

資料來源:Forbes

出自社企流/葉孟靄

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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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