QR Code不只能加好友，集界科技挖出背後數據應用|數位時代 BusinessNext

「其實 QR Code 在中國大陸已經有太多用途了，但對台灣市場來說，經常還是被認為只能拿來加 Line 好友而已，」集界科技創辦人林璟宇說。

中國愛用QRCode，台灣業者多觀望

曾在中國大陸工作十年，林璟宇表示，對岸廠商不只是會玩 QR Code 而已，花樣真的很多，其中一部份用途在於防偽追溯，如煙品、酒類會藉由 QR Code 證明自己是真貨；甚至阿里巴巴販售的華盛頓蘋果，每一顆都貼著 QR Code，可以知道是什麼時候到貨、屬於哪個農場生產。

另一項主要用途，則是行銷。

「像是中國大陸飲料品牌小茗同學，就很會使用二維碼（QR Code），」林璟宇說，不管最後是為了要採集數據、打廣告，甚至是通路商管理，幾乎各大零售品牌都在嘗試，只能用蓬勃發展來形容，而台灣廠商就相對保守很多。

他認為，廠商對 QR Code沒信心的原因在於：過去的體驗實在太差。

例如一家知名的手機保護殼廠商曾告訴他，自家產品年出貨高達40幾萬個，包裝背後的QR Code卻只被掃碼了3次，使用率低得嚇人。對這些業者來說，就算 QR Code的使用成本不高，但看不到效益，採用意願自然無法增加。

台灣人不愛QRCode活動，跟「麻煩」有關

這也是集界科技必須面對與解決的難題，他們想利用 QR Code蒐集、分析線下消費者數據，進一步整合至線上行銷活動，但前提是：為什麼台灣人需要掃 QR Code？

一開始，集界找上市調公司合作，發現民眾確實較少使用 QR Code，不過有高達95％的人熟悉使用方式，讓他們多了些信心。接下來，他們試著降低掃 QR Code的另一痛點：輸入資料不方便。

「現行的 QR Code行銷活動中，無論你是掃杯蓋、飲料包裝，連結到網頁後，都要輸入當初購買商品留下的統一發票號碼，」林璟宇說，這對消費者來講實在太麻煩了，儘管從商品業者的角度來看，用單一 QR Code成本低，可是沒效果的活動，意義也不大。

因此，集界採用的方式是「一物一碼」，例如有10萬瓶飲料，瓶身上的 QR Code都會不一樣，而當掃碼結束、進入網頁登錄資料後，第二個人再掃碼就會失效。

主打一物一碼，從通路商手中抓回資訊

林璟宇表示，這種方式的最大好處是：「過去無法從通路商取得的消費者數據，可以掌握在自己手裡。」

例如，當一波行銷活動展開時，業者可以藉由 QR Code掃碼即時了解購買商品的消費者所在區域、掃碼時間、性別等資訊。另外，他們也能夠分析消費者的臉書粉絲專頁，推敲出更精準的客戶輪廓。

同時集界也發現，當掃碼行為較少、線下銷售力道相對薄弱時，品牌業者若實施線上廣告投放，會在兩、三天內得到不錯效果。「不過這些 QR Code活動背後，還是牽涉到獎品和內容，誘因非常重要，」林璟宇說。

集界表示，他們提供的是一條龍 QR Code服務，從 QR Code設計、貼紙印刷、活動表單設計、後台分析報告等都包括在內。目前已經成功吸引臺虎精釀、聯華食品等客戶採用。

林璟宇說，集界的掃碼轉換率比起傳統 QR Code、寄杯蓋、回函等活動方式提升不少，從6％至17％以上都有，同時也能從即時數字中過濾掉殭屍粉絲，而公司則會依照QR Code 活動的複雜程度，向客戶收取服務費。

而相較於其他網路公司提供單純的 QR Code網頁設計，集界強調他們的服務更加完整，且重視數據分析，甚至在 QR Code貼紙的印刷上，也比別人更有資源。

獲正美集團投資，轉介客戶名單

儘管創立公司時間僅一年多，卻因為有台灣最大的標籤印刷廠—正美集團投資，讓集界科技能獲得較多的潛在零售客戶名單，也毋須擔心印刷資源，省下不少前製心力。

正美集團資深經理廖俊鴻認為，QR Code可以用極低的成本換取最大行銷效益，同時也不會讓印刷廠跟品牌廠有太大負擔，加上能提供消費者和渠道商資訊，對於台灣廠商來說，會是很不錯的工具。

林璟宇則表示，QR Code 還可以幫助業者，從線下端重新導流至線上。

他舉例，像是最近的某檔食品活動打出「人人有獎」，裡頭的許多獎項就是電商平台的折價券，以整體掃碼數據來看，導流率高達三成，未來如何結盟電商跟零售業者，也會是集界科技的發展重點。

「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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