[龐文真]App解決一切問題!假期規劃好幫手Airbnb
[龐文真]App解決一切問題!假期規劃好幫手Airbnb
2016.03.04 |

從沒想過我的共享經濟體驗是這樣開始的:札幌雪祭、一房難求,不得不的情況下,我註冊了Airbnb。彷彿這一切的探索只要點開App就能搞定,卻才發現供需雙方的信任並不容易,你我在網路世界裡留下的紀錄成為一盞明燈。

就像一場尋寶的探險旅程,在大雪紛飛的下午,拖著行李箱走出札幌火車站。手拿著iPhone,順著Google地圖引導,明明在目的地前,卻來回找不到。雪地裡騎腳踏車的年輕男孩迎面而來,立即攔截詢問。從斷續的英文回應中,我才知道是那巷子內的大樓。

這次北海道之旅的前三天,正好碰上札幌雪祭開始,所有我知道的訂房網站,都訂不到旅館,只好註冊Airbnb網站,試試手氣。起先,在札幌JR站附近還是沒有房子,得到郊區才有。就在要放棄的剎那,一間距離車站走路僅需五分鐘的公寓出現,立刻下訂。

快出發的前一周,收到屋主寄來的住宿指導,沒有時間細看;出發前兩天,屋主又來訊,說當天下午她要在雪祭表演,恐怕會聯絡不上她,請我一定要確認是否已明白住宿指導。我只得趕緊打開她寄來的連結。原來,住宿指導在Evernote裡,圖文並茂,告知到達、開門和公寓內電器使用方式。

走進巷弄,跨越許多積雪,一家子來到公寓大樓前,照Evernote內文件指示,我得伸手到窄細信箱口裡,撈出一個繫有繩子的綠盒子,再依文件內的密碼打開盒子,才能拿到鑰匙。沒想到信箱裡滿是DM,根本撈不到盒子。將所有紙張抽出後,才好不容易看到盒子。還不小心扯斷繩子,綠盒子掉回深處,翻出背包中隨身攜帶的筷子,才又夾出盒子。

轉對號碼,順利開盒子取出鑰匙。將鑰匙插入門廳鎖頭,光亮玻璃大門霍然打開,轉角處才看到電梯。擠入電梯,到達預定樓層,找到門號。開門又是一番挑戰,就這把鑰匙?咦,怎麼也開不了?門把與一般經驗完全不同,嘗試了幾種方式,都要放棄了,終於喀嚓一聲地開了。這多麼像一場尋寶的大地探險遊戲啊?

進入鞋櫃通道後,打頭陣的女兒尖叫一聲。廚房前垃圾六七袋、浴室沒清、大毛巾一地、床鋪也沒收整齊。趕緊拍下所有混亂,把照片傳給屋主。不久,她回訊會立刻處理。於是我把行李留下,告知她出去用餐逛逛,請清掃。走出公寓一樓大門廳時,就看到打掃公司的車轉進巷內停靠路邊。

酒足飯飽逛過大通公園內的大雪像後,再次打開公寓房門,垃圾消失,乾淨的大毛巾、鋪好的布團棉被,廚房流理台浴室亮晶晶,櫃子裡也擺好當初預定人數的碗、碟、馬克杯和玻璃杯。繼續研究住宿指導,搞清楚垃圾分類、浴室熱水使用、洗衣機暖氣電爐等等使用方法。

第二晚用膳完畢回公寓時,門上掛著禮物,同時Airbnb裡也出現屋主歉意滿滿的訊息。三晚後,離開時,垃圾集中、家具床鋪盡可能恢復入住原狀,我依時走人並傳出住宿愉快訊息給屋主。從札幌前往登別的火車上,收到屋主來訊,謝謝我整理環境。不久Airbnb接連發訊,要我評價此次住宿經驗。

網路時代,憑著文字敘述和照片,用App,「一切」解決。「一切」並不容易,有賴相互信任與彼此負責。當我在出發前四個月訂房時,屋主剛上Airbnb,一個評價也沒有,當時我別無選擇,只得付款訂下。快出發時,該公寓已有三個不錯的評價,照片也愈來愈多。當我寫這篇文章時,再次搜尋,該公寓有七個評論,所有項目均得五顆星的評價。

房客會給屋主評價,同樣的,屋主也會給房客評價,雙方各自都在Airbnb的世界裡留下記錄。Airbnb的屋主是可以拒絕房客的,這也使我想起,當時訂房後,我必須十分詳細自我介紹和填入同住人姓名,還得提供臉書連結,讓房東認識我。而我也是第二天以後,才收到屋主願意接受我的訂房入住請求。

這和一般訂旅館有著截然不同的思考邏輯,引導、解說、認證、付款,全由網站解決。我需手機不離身,且時時連著網路。

淨潔,是旅宿最起碼的需求。第一晚碰到的打掃公司,讓我也明白,因Airbnb,為個人屋主而生的清潔公司應運出現。清掃、提供乾淨衛生用品、修繕水電,屋主若無法做到專業水準,哪來五顆星評價,哪來下一次生意呢?甚至我還發現日本出現寄生Airbnb的新創公司zens,在清潔服務外,還可替房東整修裝潢屋舍、拍攝美照、寫住宿指導、經營回應外國人……,替屋主做到Airbnb最佳化,以獲得高評價、高露出、高出租率和高獲利。而日本也出版了相當多如何用Airbnb賺錢的暢銷書籍,如《airbnb空室物件活用術》、《airbnb不動產投資戰略》等。

滾動著zens網站光鮮頁面,那麼,這次春節假期在札幌,也許不是那個念大學的女孩屋主把公寓租給我三天,而是一群看準Airbnb商機的年輕人,為我這個外國旅人提供完美的假期服務。

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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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