新聞有看沒有懂？Vox主打解釋性新聞|數位時代 BusinessNext

被視為21世紀的Time

班克夫敢誇下海口說自家網站充滿高級感不是沒有原因，當傳統媒體拚命縮減人力和砍預算時，Vox卻反其道而行，大力招募一線記者和優秀工程師，希望將Vox塑造成21世紀最優秀的新媒體公司。

去年底才結束一輪募資的Vox，現在估值高達近4億美元，旗下員工有350人，班克夫預計今年將會是Vox的獲利元年。而其高度垂直化整合的經營策略，更讓Vox被《紐約時報》稱為「21世紀的時代公司（Time Inc.）」。

因此當前《華盛頓郵報》明星記者克萊（Ezra Klein）說他受夠了僵化的傳統新聞文化，想要進行一個顛覆新聞窠臼的「X計畫」（Project X），找上Vox Media合作時，也就不太讓人意外了。而這個X計畫也就是去年4月正式上線的Vox.com，一個主打解釋性新聞的新聞網站，又被稱為新聞界的維基百科。

Vox一推出立刻受到新聞界的矚目，原因之一是因為創辦人克萊本身就是個才華洋溢的年輕記者，他在《華盛頓郵報》針砭政治時事的部落格Wonkblog，每月瀏覽人次高達300萬，才30歲就已被媒體稱為「新聞界的神童」。因此當他帶著同事高調離開《華盛頓郵報》宣布推出Vox時，格外具有劃時代的世代革新意義。

Vox網站本身最大的特色在於希望幫助讀者理解新聞，而非只是知道新聞，因此Vox不強打獨家、即時或直擊，他們系統性地整理新聞事件發展，讓讀者對於新聞背後的新聞更有概念，「卡片堆」（Card Stack）就是在這種概念下應運而生的設計。舉例來說，大多數的讀者看到聯準會調高利率的新聞時，恐怕都無法在第一時間認識到這則新聞對他們有何意義，於是Vox將這則新聞中每個關鍵字都獨立出來製作成問答卡片集，從最基礎的背景知識開始介紹，例如GDP怎麼來？聯準會這個單位的職責是什麼？調整利率為什麼重要？

不搞即時，只解釋新聞

「最大的資源浪費就是記者昨天寫的新聞⋯⋯，我一直覺得很奇怪為什麼我們沒有試著用這些資源為讀者做更多事。」克萊說明他的理念。

乍看之下，Vox跟維基百科似乎很像，但克萊認為大不相同，因為Vox是由一群具有蒐集、整理新聞專業的記者組成的，而維基百科是由群眾自主歸納的，上頭的資訊可信度不如Vox高。他舉例：就好像你如果今天突然長疹子了，你在搜尋列輸入「疹子」時，出現的第一個搜尋結果可能是維基百科，但你不會點入維基百科看長疹子怎麼辦，因為你知道維基百科不是這方面的專家。

Vox的另一特色是會持續歸納重大新聞事件的進展，讓讀者一看到時間軸就能夠馬上進入狀況。而且新聞卡片的設計符合手機閱讀體驗，將人事時地物分拆成卡片的爆紅新聞閱讀器Circa已驗證了這點。

除了將昨日的新聞轉換成有價值的內容，Vox同時也創造許多易於被社群病毒傳播的內容，例如「11款成年人不該玩的桌遊」、「7種超萌又超殺的動物」⋯⋯，希望兼具自然搜尋和社群分享流量。

Vox的模式是否經得起市場的考驗，還需要一些時間驗證，但正如克萊所說的：「我們迅速推出這個網站的原因只有一個：想要知道成功的網路新聞實驗長什麼樣子，最好的方法就是馬上在網路上做一個新聞實驗。」而Vox剛交出來的周年成績單，似乎已說明了一切。

（尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第252期）
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「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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