用深度服務力抗104品牌優勢
用深度服務力抗104品牌優勢
2004.10.01 | 科技

丹麥一個華人經營的服裝廠商,當經營者要找一個外包的設計師,他不再靠人脈關係來推薦,而是透過網路連接到半個地球外的台灣,經過委外市集AboutCase的媒合,找到一個台灣服裝設計師,順利完成女性上班族的服飾打樣工作。
哈佛商業管理評論指出,委外模式為過去75年來,企業最重要的管理概念與經營手法。普羅米數位科技總經理陳俞安看中這個趨勢,便在2001年成立普羅米數位科技,針對企業專案委外的媒合網站AboutCase,目前擁有15萬會員數,累積7000件專案,每月約新增超過350件,公司並已開始獲利,今年營收預計超過千萬,有十分之一是人在國外的華裔會員。
「其實我是學非所用,」陳俞安是美國加州大學洛衫磯分校(UCLA)資訊工程博士,所學專長是平行運算,就是把大量資料平均分擔給多部電腦運算,統合多部電腦來達成超級電腦的效果。當初美國開發的目的是為了讓部隊方便取得、分析戰場資訊。
回國後因為沒有適合發揮所學的地方,陳俞安98年先到蕃薯藤任職,也曾經在銘傳大學教書。幾經思考,陳俞安選擇了早從94年在美國就開始接觸的網路,做為創業的起點。他一直在思考,有什麼事情是只有網路才能夠做到的。「正好我和大學學弟都有過接案的痛苦經驗,」就決定成立AboutCase,專門為企業專案委外的業務媒合,以避免和當時已經成熟的104人力銀行正面衝突。

**用核心價值鼓舞低迷團隊

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AboutCase的獲利模式是向接案會員收取資訊服務費,付費會員可不限次數收到媒合電子報或搜尋適合專案,並與發案者聯繫。除此之外,就不再收取任何費用,而企業發案是不用付費的,以鼓勵企業委外的。
「剛創業時,我常常半夜嚇醒,一身冷汗,」陳俞安說,剛開始只有100多個案子在網站上。當時又正值網路人人喊打的時候,眼看錢一直燒,心裡真的是很憂心。他當時壓力很大,也嘗試很多方法打廣告。陳俞安曾經試過在世貿前發公司傳單,但是效果不太好。後來他就跟保險套公司洽談,幫忙在世貿前發樣品,而保險套上則是寫著「AboutCase接案最保險的字樣」,他回憶,當時有些媽媽一開始以為是洗髮精,拿來一看是保險套後就朝他丟了回來。
「我很能夠體會體會104楊基寬曾說那種拿到第一筆生意時感動的心情,」陳俞安說,這個世界很多事情都是成敗論英雄,在最痛苦的時候,他只能相信自己網站的核心價值,再不斷去修正。團隊成員在低迷的氣氛中,不斷告訴自已、告訴別人自己的價值。陳俞安指出,美國1996年之後成立的公司都是5人以下,台灣有90%公司的人都在10人以下,未來企業將朝極大極小的趨勢發展。

**用信用資產減少顧客流失

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雖然渡過了第一個難關,但人力銀行第一品牌104投入專案外包,也帶給陳俞安很大的挑戰。「不可否認,104的品牌優勢很強,」陳俞安說,AboutCase要以深度服務取勝。首先是對發案廠商成員的資格嚴格控管;AboutCase規定只能由公司發案,個人不能發案。陳俞安解釋,因為個人發案通常是由個人再轉包的案子,利潤通常比較低,他強調用優質的案子來保障接案會員的收入,比起網站本身衝高案量要來得重要。
AboutCase也試著建立合理的市場價格。陳俞安說,AboutCase強迫案主寫上預算範圍,所有想接案的人的出價也都透明化。運用這種方式,就會自然出現一個較為合理的市場價格。即使有人用不合理的低價搶案,我們也會主動去告知發案企業應有的合理預算,請對方評估風險。
另外,每個案子都有客服人員確認發案的詳細內容,每一發案公司,AboutCase會要求傳真營利事業登記證作為審核,因此對接案者而言,比較有保障。為確保專案交易的可靠度與可信度,每一個專案也都定期做專案追蹤,以呈現每個專案最新的狀態。另外,網路也提供接案者的評等制度;接案者有接案明細,再加上評等記錄,不但讓接案者在網站上能夠累積信用資產,也減少顧客流失。
「AboutCase可是說是個善用網路特質的好例子,」資策會電子商務研究所經理魏志強指出,過去SOHO族除了人脈關係,幾乎沒有其他管道可以接案,AboutCase可說是創造了一種新的業務。
魏志強也認為,像這種資訊中介的營運模式,資訊量大是首要重點,再來如何扮演好中間人的角色,將供需兩端的風險減到最低標準,將是這類網站是否能從同業競爭中勝出的重要關鍵。

AboutCase 委外市集網站小檔案
公司名:普羅米數位科技股份有限公司
成立時間:2000年
總經理:陳俞安
資本額:4500萬
2003年營收額:約1000萬

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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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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