【Meet創業之星】小資旅遊救星！高鐵票券交易平台「晚鳥票」，揪網友搶優惠|數位時代 BusinessNext

旅遊旺季將至，不論上班族或學生族群，或許都已開始規劃暑期出遊計劃。在台灣，如果想要以最快速輕鬆的方式南北跑透透，最佳選擇非高鐵莫屬。不過，由於高鐵票價對大多數人來說，其實是一筆不小的費用，因此六五折早鳥票總是非常搶手。但就算順利買到早鳥票，還是得擔心碰上臨時得更改行程的狀況。如果不巧遇上，早早搶到的便宜票，反而成了負擔和浪費。

由米邦國際資訊推出的票券交易平台「晚鳥票」，就是從自身搭高鐵的經驗出發，在充分了解使用者心態的前提下推出的服務。看準民眾想節省交通費的心態，晚鳥票不僅讓互不相識的網友可以揪團共享折扣，用不上的二手票券，同樣也可以放到平台上給有緣人使用。

晚鳥票的高鐵團購服務只需要30人即可成團。需要買票的會員，只需要先在平台上選擇自己想要的高鐵班次，再填寫訂單即可。平台會等到順利成團之後，再通知民眾付費。購買前，不只可以在平台上看到各班次的編號、起迄站、出發及抵達時間和票價等資訊，還可以清楚看到每一個班次目前募集「團員」的狀況。除了高鐵票團購之外，晚鳥票也提供二手票券交換服務，讓已經買到車票卻臨時不能使用的會員，以優惠票價轉讓給其他會員，同時解決兩端的煩惱。

另外，晚鳥票也提供了「有票通知我」的貼心訂閱服務。會員只需要先填寫自己想購買的高鐵班次，再留下email信箱，當符合需求的車票出現時，系統就會自動發出通知。共同創辦人Vicky表示，這項功能受到許多會員喜愛，平均每月大約會發出四到五萬封email。她指出，團隊現在正在思考該如何妥善運用這些使用者資料，例如和外部廠商合作，推出返鄉伴手禮導購等服務。等於是站在原有的基礎上，再進一步擴大業務範圍。畢竟，這些使用者數據，對晚鳥票團隊來說，才是最重要的資產。「(服務) 要被copy很容易，也不可能從高鐵團購賺到錢」，她強調，「對我們來說，最有價值的是後台這些data。」

由於晚鳥票的團購服務是收單後由平台統一向高鐵訂票，完成訂票後再向會員收費，因此也難免會出現「跑票」情形。Vicky表示，為了應對這種情況，晚鳥票設有三種機制，以減輕金流上的負擔。一是後補機制，讓一開始搶不到票的會員可以依序補位。二，設定繳費期限，讓會員在指定期間內付款。三，將未在期限內付費的「累犯」加入黑名單。

晚鳥票團隊雖小，但服務對象卻相當龐大。目前，平台上的會員數已達2,7000人，每日新增會員大約為100到200名，最高還曾經創下一天新增4,000名會員的紀錄。今年內預計會上線演唱會票券交易功能，並推出專屬App。

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圖說：米邦國際資訊有限公司共同創辦人暨營運總監Vicky Liu。(攝影/林衍億)

【創業教我的事】學習擔任「全面」的工作者，負責所有的事情。並且領悟到，除非自己下去做，要不然事情不會自己解決。

Q1. 希望提供社會什麼價值？解決什麼樣的問題？
透過晚鳥票宣導不浪費的概念。如果消費者買到折扣票卻沒有使用，也是另一種形式的浪費。我們希望能扮演即期品平台去散播折扣訊息，讓有需要的人能得到這些資訊，並且把握折扣。

Q2. 創業至今，做得最好的三件事為何？
(1)正視使用者回饋，他們的回饋才是產品需改進的地方
(2)不斷與外界互動，讓公司更能被看見
(3)不被其他公司制度影響，堅持實行適合我們的制度

團隊 Team
共3人

公司服務 Project
提供安全、便利的二手票券交易，另有高鐵票團購服務。

成立時間 Founded Time
2013年初

主要用戶 user
通勤族、商務旅客、學生、經常返鄉旅客、臨時要出去旅行的遊客等

商業模式 Business Model
收取高鐵團購服務代辦費 (票價10%+運費)，轉讓票券服務也將收取系統費。未來還會利用會員資料，以導購模式替合作廠商推銷產品並收取費用。

網址
www.latebird.co

【延伸閱讀】7/9 創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會
年會以「軟硬結合，啟動大創新時代」為主題，邀請Google、微軟、聯發科、華碩雲端、海爾、京東等知名企業分享經驗；並有多組團隊分享創新應用，如微程式資訊(YouBike)、創意引晴(影像辨識)、點睛科技(健身管理)、台灣智慧服務(智慧插座)、太和光(iBeacon)、英諾奧茲(Smart Ebike)、FlyFit (智慧腳環)、北京極科極客(智慧路由器)、北京PICOOC(智慧體重計)，以及HWTrek硬體加速平台、Quest Venture等企業代表，多元角度探討未來趨勢、機會與實踐。
時間：7月9日(週三) 9:30-17:00
地點：台大醫院國際會議中心R201，台北市徐州路2號2樓
論壇報名：2人同行價、老友價、訂戶價、創新者價
參展報名：6/24截止
參見活動網頁

「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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