[謝榮雅]創新可以不一樣：品味篇|數位時代 BusinessNext

也許每位企業主都想要擁有iPhone一般的暢銷品，但產品研發過程中的每一次決策是否都有賈伯斯呢？如果我們的產品創新不再只是訴求於價格、性能的優勢，而是一個品牌的風格與生活型態偏好的選擇，又會如何？

「提案不用多沒關係，但能不能幫我設計一個像蘋果公司iPhone一樣暢銷的產品？」這是過去我在協助企業的提案會議上，常聽到客戶主管們說的一句話。我當時心裡想：「那你能不能先給我一個賈伯斯（Steve Jobs）？！」因為這才是產品成功與否的決策關鍵。然而，對於習慣代工模式的台灣企業來說談何容易，他們從上到下長期疏於接觸消費者、使用者，離製造很近但距離市場──也就是這些客群的「需要」或「想要」──卻非常遙遠。所以產品的創新除了功能之外，更需要有能鑑別真正的需求並具備品味能力的英明決策者。

日前媒體報導日內瓦發明展台灣勇奪25金名列世界第一，在此先不討論獎項是否浮濫的問題，而應思考這樣的發明創新，台灣已多年名列前茅，但竟沒給我們的產業轉型帶動多大的成效。

其實台灣產業一直不乏功能上的創新，記得從小在菜市場、夜市或電視購物上都可看到國人絕妙的發明：標榜二合一或三合一，從多功能的曬衣架到多功能烹煮鍋、拖把等，或小如榨汁器、萬用工具，但幾十年過去，我們沒創建如Alessy、雙人牌，更沒有鍋子品牌如Le Creuset，或小配件如瑞士刀，我們不乏成功的產品襲捲市場，但終究我們沒能從功能的突出及時建立讓人們繼續喜愛、持續期待，或是有著鮮明風格引領生活時尚去布建品牌門檻。好像終究我們少了秘方中的某樣材料，所以調配不出讓別人強烈愛上和持續喜歡的迷藥。

從事設計多年都在尋找秘方中尚缺的那個材料，發現其實就在我們生活點滴中，若我們自己對某一種生活型態的熱愛或對某一種風格的偏好，追求藝術、音樂、電影、美食，甚至感動那淡水夕陽的一抹紅或懷念鄉間田埂的輕風，這是長時間積累對細微差異感知和洞見，是自己人生甘願揮霍的美好體驗或對生活態度的執著，而若轉換成一種能夠影響別人的產品、服務等不同形式的載體去實現自己認知的美好，換句話說是把自己接受到的感動轉換成感動別人的能量。

產品製造將不再是為了別人而生產，而是創辦者從生活的意義中找到生產的意義，也是從自己喜好、自豪或醉心的事物找到認同者與愛好者。是一種文化力和生活主張的渲染，而能否真具備這種值得被追求的魅力也考驗著自己的眼光或可說是sense。

這個品味能力決定應徵者走進你辦公室那一刻他的動作姿態和服裝打扮是否相襯你的企業格調；或你找了誰設計你的產品，你又如何從提案中分辨出A、B或C方案對你企業的影響；也包括你的店、你公司的Logo和員工制服；又什麼樣氣質的人和你一起開創這家公司，定制度和決定找什麼格調的客戶。

這每一個零碎的部分在你所堅持的風格和價值下逐一選擇、拼湊，並找出意義的關聯，在一個清晰的想像藍圖中找出實現它最適切的人才、資源和方式，於是在逐漸修正至精準扣合自己的感知中建構出你所滿意的結果。這些很難假他人之手，是品牌創建者終究要面對的品味和眼光的挑戰，當然也是最精采也是最殘酷的部分。

過去幾十年台灣房地產大好，我常在參觀預售屋時特別注意這些廚房和浴室設備，也觀察到從2000年後我已很少看到國產品牌，台灣本土品牌沒能跟上台灣的消費和品味能力，甚至大家所熟悉並在中國多年市占第一名的台商廚具品牌，這幾年也不敵學習歐洲並快速提升質量的中國品牌而節節敗退。

前不久，台北燈會的葫蘆猴關乎美學與否也是鬧得沸沸揚揚，其實並不是今年的主燈特別難看，而是台灣民眾隨著國外觀光旅遊的機會增加，無形中訓練了眼力或關乎「美」的經驗增多，漸漸培養出鑑別「美」的能力，也對我們停滯多年的公部門品味能力產生挑戰，不只公共藝術，關於公共街道或城市景觀的討論和批判都日益增加，在在顯示了民眾美學意識抬頭。在辯證中我反而覺得這更有利於感質品牌孕育的環境。

此時台灣所需的創新已不能只在功能上或性價上比優勢，而要更關心風格與美學，這一切源自企業創建者初心的想望，讓用戶買單的已不只是產品本身，而是甘心接受品牌夢想的召喚，願意連同對世界的美好想像也一起打包帶走。

本文出自：@@BOOKID:126743@@

「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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