[Meet創業之星] RTB夯，urAD主打行為分析突圍|數位時代 BusinessNext

從代理商變新創

廣告投放精準與否，資料庫大小、數據種類、數據分析技術和經驗皆是重要因素，深耕廣告數據分析四年的urAD雖然去年才正式成立，但前身為數位廣告代理商，操作多個廣告平台，廣告投放經驗豐富，有感於客戶看廣告成效報表時一次看不同家的報表相當麻煩，資訊混亂又容易出錯，於是決定自己開發產品，從業務導向轉為技術導向，開始培養自己的資料分析團隊。

UrAD共同創辦人劉至剛表示，國內的DSP（需求方平台）業者越來越多，其實是個健康的現象，有競爭客戶才有更多選擇，但相較於現在人人高喊程序化購買廣告，urAD如何藉由使用者行為分析為廣告主達到目標。

「我們沒有非常聚焦在程序化購買上面，是因為這本來就不是什麼很新的東西，我們本來就會用這些技術，我們的目的是要達到廣告主的目標，我們跟其他業者最大的不同，我們最重視行為的分析，例如成效訪談和客戶產出。」劉至剛說。

國內最先啟動FB LBS功能的數位廣告業者

urAD從前年開始投入自動化購買，一開始連什麼是DSP都不知道，後來看到沛星獲紅衫資本投資600萬美元，才發現自己正在跟他們做一樣的事。起初常常接不到供應端流量，努力一年多後已幾乎把PC端主要流量都接完，現在開始往行動端發展，urAD稱他們已是國內行動端廣告流量最大的業者。劉至剛表示urAD雖然並非Facebook官方合作夥伴，但透過自己接Facebook的廣告流量，urAD是國內第一個啟動Facebook LBS（Location-based service）的數位廣告業者。

身為消費者，你一定碰過這些情境：剛剛在某購物網站上瀏覽過的商品，回到Facebook時竟然在動態時報上出現，或者是猶豫再三沒下手的機票，過一陣子竟然在Gmail旁的廣告欄位出現8折優惠，這些都是再追蹤廣告（retargeting）或自動化購買廣告帶來的效果。urAD除了再追蹤之外，還會根據瀏覽者的喜好和身份自動推送不同的廣告素材，把一個廣告素材拆解成好幾個不同元素，以線上遊戲三國系列廣告為例，urAD就發現40至50歲之間的男生最喜歡小喬和呂布，而趙雲則因長相俊秀男女老少通吃。

台灣市場小，國際化是必須

談及台灣數位廣告市場的困境，urAD商務部總監張天豪表示，台灣很多操作流量的公司都太注重表面優化，例如便宜的點擊，在這種生態下因而出現許多內容農場式的洗流量網站。而且有些客戶有種迷思覺得越精準的客戶越便宜，還有的客戶認為在網站上看不到自家產品廣告就是沒成效。

劉至剛表示，台灣因市場小產值不大再加上廣告價格太便宜，很多國外大廠不願意把流量接給台灣業者，走出台灣積極國際化很重要，唯有如此才能提高自身的議價力量，因此urAD正準備在大陸和東南亞佈點，讓全世界看到台灣數位廣告技術新創的實力。

【創業快問快答】

Q1. 最主要的客戶群？
目前我們主要是以遊戲商、品牌商、電商、大型廣告媒體代理商及中小企業等為主要客戶群。其實不論任何產業，只要有廣告需求都會是我們的客戶；而未來urAD也有意帶領著客戶群走出台灣、放眼國際。

Q2. 最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
廣告的投放成效一直都是客戶們最在意的問題，urAD會以操作經驗的累積以及技術的持續優化，替客戶達成最佳的廣告效益。並適時的提供產業資訊分享，讓客戶理解當前廣告產業的轉變。

當然，我們的產品優勢也是客戶們常問起的，就如上述提及的競爭優勢，由於我們有著自主技術的堅持，及長時間的廣告數據累積；以目前的行動趨勢來說，我們是台灣行動流量最大的行動廣告平台。

Q3. 創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？

對我們來說，創業就是不斷學習和堅持；從創業者角度來思考，要了解懂得多方思考、及在不同位置所扮演的不同角色差異。創業的根本就是需要確認商業模式，接著再重新思考該如何獲利，替公司創造出價值。

我們與大多為了實現夢想的創業團隊有著不同的出發點，創業讓我們學會該如何更務實、更多元的去思考，並理解到要對員工負責。找出更優秀的人才讓公司注入更多創新的思維，也是創業的重要課題！

【團隊資訊】
公司名稱：優愛德股份有限公司
服務/產品名稱：數位廣告
成立時間： 2014.5.19
網址：http://www.urad.com.tw/

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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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