太多時間浪費在滑社群?Facebook推管理工具掌控使用上限
太多時間浪費在滑社群?Facebook推管理工具掌控使用上限
2018.06.25 | Facebook

世界衛生組織(WHO)今年初將「電玩失調症」(gaming disorder)正式列入精神疾病,「數位健康」(Digital Wellbeing)、「把時間花的值得」,這兩件事情除了是近來科技圈最流行的用語(buzzword),也是這些科技巨頭正積極想要改變的事情。

繼Google、蘋果、Instagram後,社群巨頭Facebook最近也被發現正在測試時間管理工具,在用戶過度使用Facebook時發出提醒,達到今年(2018)一月祖克伯所說的:「讓人們感受花在社群平台上的時間是『值得』的」目標。

Facebook將推時間管理工具

一名叫Jane Manchun Wong的工程師,在Android版本App的代碼中,發現了一個叫「Your Time on Facebook」的功能,Facebook證實這項時間管理工具的確正在研發中,表示:「我們一直在找方法,確保人們花在Facebook上的時間是值得的。」

這項時間管理工具,可以讓用戶知道一天花在Facebook 上的時間有多少、以及一天的平均,此外用戶也可以自己設定使用的時間上限,當用戶使用超過限制時間時,系統會主動發出訊息。

數位健康成趨勢

注重「數位健康」(Digital Wellbeing)避免用戶成癮,已經成為近來產品開發趨勢,像是Instagram今年五月就被開發者在Android版本程式碼中,發現一個叫「 Usage Insights」功能,執行長凱文·斯特羅姆(Kevin Systrom)目的是為了防止用戶漫無目的的瀏覽Instagram,浪費太多時間。

今年Google的開發者大會I/O上,執行長桑德爾(Sundar Pichai)也不斷提到「Digital Wellbeing(數位健康)」,在新版軟體Android P中,就增加了針對手機成癮設計的「儀表板」(Dashboard),用戶可以看到自己每天花多少時間在手機、App上。

Google I/O 2018
今年Google的開發者大會I/O上,執行長桑德爾(Sundar Pichai)也不斷提到「Digital Wellbeing(數位健康)」

此外,蘋果在今年的WWDC上,同樣在iOS 12中新增了時間管理功能,會幫用戶整理出使用時間報告,包含花最多時間在哪個App上、多常拿起手機、哪個App給最多通知等,進一步設定某個App一天內可以使用多長時間。

用戶停留時間下降,Facebook廣告營收仍不受影響

這次Facebook推出時間管理工具,許多人認為這不過是劍橋分析事件後的公關策略,不過事實上,執行長祖克伯(Mark Zuckerberg)在今年一月調整動態時報演算法時曾說過:「我期待大家花在Facebook 上的時間會更有價值。」

社會上對於數位成癮的討論越來越多,其中智慧型手機就成為了其中的箭靶,像是今年一月,兩位蘋果股東就曾公開要求蘋果,針對青少年手機成癮的狀況採取行動,認為青少年手機的使用狀況已是公共健康危機,就連執行長庫克(Tim Cook)自己也曾對此表示過意見:「 我沒有孩子,但我有一個姪子,我對他有一些標準界線,有些東西是我不允許的,我不想讓他使用社群媒體。」

Tim Cook
庫克(Tim Cook)也不允許姪子使用社群媒體。
圖/ Twitter

但對於靠廣告賺錢的Facebook來說,用戶的的瀏覽量、點擊量就相當重要,今年一月Facebook調整演算法,要降低品牌、媒體貼文的曝光,從今年一月公布的2017年第四季財報來看,祖克伯表示調整演算法後,平均每日減少了大約5000萬小時的Facebook停留時間,不過去年第四季的廣告營收成長,仍交出亮眼的財報成績單,其中廣告收入為127.79億美元,年增48%,在廣告收入中,行動廣告占比已拉升到將近89%。

比起一味將用戶綁在平台上,如何讓用戶在使用產品時保持健康的身心、提高品質,或許才正是所有科技巨頭的新功課。

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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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