翻轉世大運、創下台灣史上最高金額募資!斜槓青年華天灝的社群點火心法
翻轉世大運、創下台灣史上最高金額募資!斜槓青年華天灝的社群點火心法

就算不認識華天灝,也一定對他催生的作品和事績有印象:在2017年翻轉世大運形象的「捍衛主場」系列影片,他是幕後推手之一;2018年為柯文哲競選團隊籌措經費,創下台灣史上時間最短、金額最高的募資;由他執導的紀錄片《不老騎士》,至今仍穩坐台灣紀錄片票房前3名。

看似斜槓了不同領域、創造出色成績的華天灝,昨(5)日在PIXNET社群高峰會上,分享了他如何在預算有限的情況下,以內容為核心彈藥,在社群點火的行銷心法。

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6日華天灝參加了痞客邦舉辦的Pixnet社群高峰會,分享了社群行銷心法。
圖/ Pixnet

做「意料之外」的事,就是最好的行銷

「意料之外,就比較容易可以(在社群)燒起來,」華天灝說,而這個原則不論在世大運的操作還是柯P競選行銷,都是華天灝團隊堅守的準則。

他以世大運的案子舉例。他們先思考了如果是「意料之內」的行銷會是什麼,可能主打由台灣主辦、各國選手齊聚、非常盛大⋯⋯等等,然後告訴觀眾該參與、要支持。

「但我們就找不到跟『自己』的關聯,還有那個一定要支持的理由是什麼?」華天灝說,「那到底怎樣才能有感?可以讓內容突圍?」

最後在十幾個小時的會議中,他們想到過去所有台灣選手參加國際賽事都是幫台灣爭光,可能非常孤獨、受盡委屈,而國人只能在捷運角落、電視機前面幫忙加油,「但現在可以去現場,那還不去嗎?」於是拉出了「捍衛主場」的主軸。

意料之內的公部門影片,可能品質普通、內容相對嚴肅,「做到意料之外,品質在意料之外、創意、觀點都在意料之外,就能創造話題。」華天灝說。

議題包圍,讓內容在各個族群中發酵

另一個華天灝分享的案例,是2012年上映的紀錄片《不老騎士》,至今穩坐台灣紀錄片票房前三。

《不老騎士》拍攝時間是2007年,當時的導演華天灝還是學生,而到他要開始剪輯時,已經五年過去,他說當時已經受過不少廣告訓練,與五年前單純拍攝紀錄的自己有了不小的差距,「變成兩個自己在對話。」

不老騎士
圖/ 《不老騎士》海報

他把17位爺爺的故事內容、各種涉及的議題,寫在一張張便條紙上,然後貼滿了一整面牆,有信仰的、愛情故事的、傳統文化的、友情的、本省外省帶出大時代故事的⋯⋯那哪些要剪進去、哪些要捨棄?

「紀錄片最大的張力是真實,觀眾分享的動力是這些真實跟自己有關,」華天灝說把這些議題列出來一一檢視,就是希望可以找出那些能讓作品走得更遠的內容。

每一個議題呈現的老人故事,都觸及可以共感的族群,因為有共鳴,所以能發酵,從各個社群燒到媒體,媒體又再點火社群。

去除雜訊,不要想一發子彈解決所有問題

「做案子時,客戶通常會有兩個期待:減少預算創造病毒效果、包山包海什麼都談。」在演講最後,華天灝指出許多品牌、廠商會有的盲點,「但每個內容都有它的承載量,超過的我都稱為雜訊。」

以2018年為柯文哲競選團隊募資的案例來說,為了翻轉過去選舉雜亂、喧囂、躁動的氛圍,所以一改強調號碼、選舉人照片的宣傳方式,華天灝團隊將概念簡化到只剩一句核心價值:Keep it real, keep it possible.結果不到24小時就募到了四千萬的資金,創下台灣史上時間最短、金額最高的紀錄。

柯文哲文宣小物
沒有號碼、頭像、名字等元素,只有核心理念。
圖/ 柯文哲競選辦公室

他指出,碎片化是整個社群趨勢,不能想要用一支影片達到所有目的。「假設要從0度加溫到80度才會燒到一個大家有感的溫度,那是需要堆疊出來的。」

以世大運為例,從多支影片到社群P圖互動、觀眾集氣小遊戲等,是世大運能持續在社群維持聲量、讓議題不斷延燒的設計,以系列的架構去處理內容,去除讓內容子彈分散力道的雜訊,才能彈彈到位,創造最大效益、累積聲量,讓作品走得更遠。

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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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