販賣整個世代的記憶
販賣整個世代的記憶
2016.12.02 |

懷舊,可說是一種保持自我同一性(Self-Identical)的重要心理機制,它能夠讓一個人在漫長,不可免的身分轉變中,維持著一個人對自己「核心身分」的連續感。

而當懷舊成了時代主題,它也自然成了行銷瞄準的對象,就像《我的少女時代》海報中的Game Boy遊戲機、女主角林真心身旁的B.B.Call、卡帶式隨身聽等九零年代經典產品,除了高中純愛故事,這些懷舊物件也是將一批批35到45歲的觀眾送進電影院的主因。只是,並不是只要打著舊招牌就有吸引觀眾、客群的效果,懷舊的操作,仍存在相當多的潛規則。
那我們或許想問,「懷舊行銷」的有效性從何而來?

對人們來說,懷舊是一種保持自我同一性(Self-Identical)的心理機制,能夠讓一個人在漫長,不可避免的身分流轉中,維持對「核心身分」的連續感。幾天前和一個著專注於Pokémon GO的朋友聊天,他說不是喜歡這些怪物、也不是覺得LBS(Location Based Service)加上擴增實境AR的遊戲機制深具可玩性,而是藉由這個遊戲,能讓他想起從前那個手持寶貝球,滿懷夢想的少年,「和現在的我還是同一個人。」

是的。人在回憶時會袪除負面情緒經驗,美化記憶中的事物,藉由誘發這種情緒,有助於強化人們面對當前挫折的能力,並且保持自我的連貫性。這是每個人在有意無意間都會進行的心理調適機轉。

另一方面,社會學家佛瑞德.戴維斯(Fred Davis)指出,一般情形下,人們最容易被從現在往回推20年前的事物所觸動。2016年的精靈寶可夢(Pokémon)第一次的流行是什麼時候?很巧合的,在遊戲機Game Boy上造成轟動的第一代《Pokémon Red》(神奇寶貝紅版)的發售日期,正好就是20年前的1996年2月。

這樣,昔日忙著從Game Boy上抓寶的小學生,如今已成為了頗具消費力,願意在休閒娛樂產品上投入金錢的青壯中產階級。根據統計,25到35歲這個年齡層就是Pokémon GO最主要的玩家分布,他們除了具有經濟基礎,也以強大的社群擴散力,讓Pokémon GO迅速成為眾人必玩的手遊。

更直接地說,精靈寶可夢母公司日本任天堂培養的不是一組卡通怪獸IP(Intellectual Property,各種原創內容的知識產權),而是一整代人的集體記憶。這是一種長遠的投資,他們在20年後提領的不是金錢,而是一整代懷舊的動能,以及隨之而來的可觀的市場占有率。

懷舊與復古成了產品設計與行銷研究的熱門範疇。仿古餐廳,8-Bit風的電子遊戲大行其道。其實追根究柢,我們未必真的「經歷」過這些再現之物背後的象徵,但我們對「物」的移情作用,卻會覺得自己確實穿越過這些故事之門。而懷舊的物件,則成了打開這些個人歷史的鑰匙。

甚至有研究指出,我們對於從未經歷過、與自身無關的的「舊事物」同樣會抱有好感,這代表了人們喜歡沉浸於一種懷舊的氛圍中,即使這是一種精心虛構的氛圍。於是,行銷的主體便能連結、存取這些巨大的個人情感資源,並化為實際的收益。

但是撇開商業操作,藉由收藏一台Walkman,我們仍可以和首次聽到五月天而悸動的自己相逢,藉由Pokémon GO,我們可以找回那個窩在被窩中徹夜打怪抓寶的孩子的眼神。藉由與這些過往重疊,我們找回出發時的勇敢。但是,不斷的懷舊、復古,那麼輕易的重回現場,是否是對「懷舊」這種心理機制的一種消耗?

換句話說,在這隨時可以召喚過往的時代,會不會因過去的「無所不在」,而使得過去再也不存在?

《離線.開始遊戲》

具體而微地敘述一個舊時代的遊戲機,如何容藏一個時代的背景與精神。例如:任天堂極短的手把線,以及設計成扁平狀的手把按鈕,事實上,是為了因應日本小空間和室的設計,同時避免有人因踩到突起的按鈕而受傷。

《懷舊製造所》

與懷舊站在一起的是鄉愁,而站在時光長河另一邊的,則是遺忘。《懷舊製造所》以心理學角度敘述了初老之人面對遺忘,面對鄉愁,面對與過去不再相容的新世界時,那種無以復加的徬徨與自由。

《單車失竊記》

藉由尋找一輛父親遺失的腳踏車,主角踏上了和這個土地的和解之旅。日本「銀輪部隊」、緬北的象群與林旺、中華商場曾盛極一時的「蝶畫」等,敘述個人歷史和大歷史是如何在個人的追尋中重疊,並給出一個意想不到的結局……

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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