超實用媒體溝通術! 掌握五大技巧，新創團隊也能做好公關!|數位時代 BusinessNext

1.找對的媒體，給對的素材

針對不同的媒體分類，要提供的議題與素材也有些區別。在這也為大家簡介一下媒體的分類，大致可分為電視、報紙、雜誌、網路、廣播這五類。假設今天是與電視台記者溝通，就必須要先掌握一個關鍵：電視媒體最重要的素材是有新聞畫面，和電視台記者溝通之前就要想到這則新聞的畫面該如何呈現？甚至在採訪前就先幫記者設定好拍攝的場景或是橋段，這會比提供書面資料給電視台記者來的有用。
若換做是報社記者重視的則是數據，像是營收增長目標、用戶量提升、市占率等；至於雜誌媒體，由於比其他媒體類型出刊時間來的晚，因此在乎議題是否獨家或有深度專訪的需求。廣播目前較少涵蓋到新創圈的內容，建議可以從廣播專題節目進行操作。

（圖說：媒體分類與記者線路分配。來源：講者投影片）

2.定期更新媒體名單，做對的溝通

找對媒體類型之後，更重要的是找到對的溝通對象。每位記者有所屬的採訪線路，當你和媒體記者溝通時，很重要的是先搞清楚媒體分線，找到對的人才能投其所好給對的議題內容與素材。除了找對媒體、找對人之外，還有一個和媒體記者溝通的地雷點要提醒大家：傳遞訊息千萬不可漏，針對資訊提供需一視同仁的傳遞，若漏掉某個媒體得罪的很可能是一整票記者。定期更新媒體名單也是維持媒體關係很重要的基本功。

（圖說：什麼是一份對的媒體名單？來源：講者投影片）

3.了解媒體議題，給獨特的角度

掌握媒體名單發送新聞稿是最快速和媒體溝通的方式，但記者追求的往往是面對面的直接溝通，透過記者會/餐敘的形式可直接跟記者朋友當面說明，在理念的闡述上會較完整，記者會未必要請到名人站台、做太富麗堂皇的儀式，即使是咖啡廳也能和媒體進行深度的溝通。

提供專訪也是一個和媒體互動方式，深入與獨家的內容對媒體是相當重要的，特別是因應新媒體時代，各家媒體都進一步追求獨特的採訪需求與角度，深入了解媒體對哪個新聞題材有興趣，甚至了解媒體在關注什麼題目都是經營媒體議題很重要的步驟。當然下廣告也是一種和媒體維繫合作的方式。

（圖說：PR型態。來源：講者投影片）

4.新聞稿要把人事時地物交代清楚

撰寫新聞稿請務必掌握一個重要關鍵：將人事時地物交代清楚(5W1H)，這些重要資訊務必放在第一段。 畢竟記者每天收到的資訊量相當龐大，最好在標題就清楚點出主題並給記者新的議題(人事異動/產品更新/組織異動/海外布局等)， 這樣可以吸引記者優先點閱；數字也是吸引媒體報導的關鍵，提醒大家數據一定要事先準備。

一份新聞稿除了要留意以上內容外，發言人與合作夥伴的引言也是非常重要的新聞素材，加入第三方引言可簡化記者前端的採訪工作，協助讓報導面向更全面，不會只有單一企業的觀點。

（圖說：新聞稿元素。來源：講者投影片）

5.內部做好社群準則，外部帶出第三方觀點

發言人制度是新創圈較容易引起負面新聞的部分，特別是在社群媒體上的發言，很容易進行擴散。透過內部訂出能和媒體溝通議題面向，可避免這些問題發生。至於外部公關的部分，提醒大家事前要和媒體溝通好採訪的方向，並提供相關資料讓記者進行準備，包括公司背景、創辦人背景、產品最新進展等；在採訪過程中，也要留意提供第三方觀點，記者在寫一個題目不會只報導單一觀點，若能適時帶出合作夥伴或第三方的觀點，除了讓報導更全面之外，也能降低記者寫到負面觀點的風險。

和媒體打交道並不可怕，面對記者一個很重要的關鍵是尊重專業，並提供有價值的資訊做為報導素材。只要給對的素材，並掌握和媒體溝通的技巧，即使新創團隊也能做好媒體公關!
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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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