AI當面試官、媒合網紅,AnyMind Group靠數據為企業找到「對的人」
AI當面試官、媒合網紅,AnyMind Group靠數據為企業找到「對的人」

即便全球關注AI(人工智慧)的浪潮已經持續好長一段時間,時至2018年,目前AI在企業中的應用,仍多扮演協助的角色。

根據勤業眾信聯合會計師事務所2月發布的報告指出,現在企業運用AI的主要目標並不是要降低成本,也沒有要大規模取代人力,35%企業主要讓AI協助真人在商業決策上的判斷力,透過AI預測結果,可在大量的資料中尋找重點,並解決問題。

而依靠AI來為企業解決各種「疑難雜症」的公司也相繼出世,只是方法手段各不相同。以台灣唯一一隻AI準獨角獸Appier(沛星互動科技)為例,似乎是主攻「跨螢幕裝置」,在洞察消費者各類跨螢幕使用習慣後,靠AI來制定行銷解決方案;而於新加坡起家,在台灣也提供服務的另一家AI公司--AnyMind Group,近期則是靠大量的數據分析,媒合「人與人的事」,頗為有趣。

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AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔,說明自家AI主要仰賴「matching」,來進行對「人」的配對篩選。
圖/ 唐子晴/攝影

「我們在AI領域做的是『matching(匹配)』」,AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔(Kosuke Sogo)說道。由於人的各種能力、各類定位,難以被「量化」、「標準化」計算,但有了行為data的累積,再透過機器學習,即可協助用戶找到「對的人」。於是AnyMind Group主攻兩塊以人為核心的產業——HR和KOL(Key Opinion Leader)。

面試前AI先當審判官,幫你打分數

當企業要招募新人,第一步得審閱眾多履歷,如何從中選出適合進行下一步接觸的對象成為一大考題。而AnyMind Group旗下HR公司TalentMind,則是把時間省在面試開始前。

「TalentMind做的是幫求職者『打分數』,讓時間省在第一輪篩選階段,即可把心力更多放在之後的面試環節。」十河宏輔解釋,當企業在求職網站,亦是官網收到的履歷,皆可直接授權給TalentMind,透過AI來「篩選」和「配對」,之後再對求職者打分數,包括「履歷」和「個性」兩類得分。

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根據不同的職稱需求,在TalentMind平台網站上,經過篩選後會推薦適合人選,並給出「履歷」和「個性」兩種分數,以及綜合得分。
圖/ AnyMind Group
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求職者Facebook經過同意授權後,分析其貼文、點讚、朋友等內容,會獲得履歷無法全面得知的「個性」分數。
圖/ AnyMind Group

透過自然語言處理(NLP),求職者在履歷中做過哪類型的工作、待過什麼公司、教育程度、年齡等任何元素,都會成為匹配與否的「硬性」關鍵;另一方面,求職者個性究竟如何,並無法完全透過履歷解讀,在得到求職者的同意授權後,即可串接Faceook透過其貼文內容、按了哪些讚、朋友是誰、關注哪些粉絲團等資訊,成為另一項「軟性」指標。

隨著GDPR上路,隱私權越發被重視的情況下,本以為此功能授權率並不高,沒想到十河宏輔卻表示:「求職者授權率不低,因為想得到這份工作(笑)。」

而在此之後,TalentMind也將生成「能力指標」圖,如溝通能力、團隊合作、求知慾、創造力、思維邏輯等7項綜合能力分析,也讓面試時有更多話題可探討。在今年1月上線後使用企業約120名,十河宏輔預估今年將達300名,而針對台灣市場平台以構建完成,目前仍處於尋覓客戶的階段。

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最後,還會生成「能力指標」圖,針對7項能力的綜合分析。
圖/ AnyMind Group

即便TalentMind被十河宏輔視為旗下最有成長潛力的一間公司,但畢竟現階段履歷data仍較少,將影響AI判斷的準確程度,未來data樣本是否夠大、判斷是否讓人信服,成為繼續成長的關鍵。

你究竟是哪一類KOL?別自己下定義,AI說了算

AnyMind Group另一個靠AI涉獵「人」的領域,則是目前仍在話題上的KOL。

「我相信人需要有崇拜的對象,你現在很少會花注意力在傳統廣告、甚至是網路廣告,但你會花大把時間關注你喜歡的KOL、YouTuber身上,」不過十河宏輔談到,目前品牌找KOL合作,難以判斷跟檢視某位KOL到底是不是「對的人」?尤其是沒有簽約於任何機構,自己獨立操作的KOL。

在CastingAsia上,每一位KOL的檔案,透過搜羅Facebook、Instagram、YouTube、Twitter四大社群網站上的活動分析,其粉絲人數、年齡、性別、區域等樣貌即一清二楚呈現,就像「經紀公司」提供的簡介檔案。

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在CastingAsia上,透過AI分析四大社群網站,每一個KOL都有個人檔案。值得一提的是,KOL所屬的「類別」,例如運動、科技、美妝等,不是KOL自己定義,而是AI根據其所PO出的內容自動判別。
圖/ AnyMind Group

值得一提的是,在KOL約有20種「Category(類別)」定位上,並不是KOL自己設定選擇,而是透過各類PO文,AI自動判別分析,這便是「主觀認知」和「客觀事實」的差距。就如同Netflix判定用戶喜歡什麼影片,靠演算法進行推薦一樣,最值得參考的數據,往往不是一開始讓用戶自己設定「喜歡哪類型的影片」,因為那只是「你認為你喜歡」,但你「不一定真的會看」,而靠行為來說話才更是重點。

目前KOL皆可免費上平台註冊,人數已達2萬人,台灣則有4000人。十河宏輔表示,雖然台灣不是第一大的市場,繼印尼、泰國、越南後排名第四,但該公司在台灣每月營收、KOL人數都在成長,相當有潛力。

關於AI的反思:溝通,我們需要真實的溫度

「『matching』一樣很適合用在教育、電商領域」,十河宏輔表示,雖然還沒決定下一個靠AI來開發的產業為何,但他認為有「需求」及「需要」的兩方,都能透過各種數據、機器學習媒合。如電商有買方跟賣方,教育則有學習者和教學者。

但他坦言AI不是萬能的,只是提供「前期」的解決方法,最後仍需要人親力親為,像是creativity(創造力)、content(內容)、communication(溝通)三個領域,他強調特別是溝通,chatbot就是很好的例子。

「即使AI可以給出很多建議,但仍無法進行100%的溝通,最後還是需要你自己,跟客戶進行對談,」即便AnyMind Group核心業務離不開AI,十河宏輔也對AI再熟悉不過,但他卻認為AI如果回答了正確答案,他也不會真正感到高興,因為沒有「溫度」。

Sophia
AnyMind Group創辦人暨董事長十河宏輔提到,AI機器人Sophia對於一般人來說,是否真的具有實際意義仍抱遲疑態度。
圖/ 攝影/賀大新

談到他對最近紅透半邊天,全球第一位擁有公民權的機器人蘇菲亞(Sophia)的看法,他有點遲疑,「因為我關注科技,會很想和她接觸,但是對於一般人來說,嗯…我不這麼認為。」

關鍵字: #KOL
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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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