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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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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