澳洲大火捐款怎麼做？Airbnb等企業用區塊鏈、虛擬捐贈展開救援行動|數位時代 BusinessNext

大火正貪婪地吞噬澳洲東南部的森林，在新南威爾斯及昆士蘭州迅速蔓延的上百起野火，4個多月來已燃燒超過1.5個台灣大的面積，造成當地20多人死亡及近2,000棟房屋付之祝融，上萬人被迫離開家園。

其中野生動物的傷亡更是慘重，雪梨大學生態學家估計，數百萬隻動物殞命於這場大火，並有近十億隻動物受到影響，這個數字還不包括昆蟲與青蛙等兩棲動物，代表實際受害的數字要來得更多。

綿延不絕的火勢受到澳洲海內外強烈關注，演員切萊斯特．巴柏（Celeste Barber）在Facebook上發起的捐款活動，不到一週就募得超過3,200萬美元善款，打破Facebook有史以來的募捐紀錄。

喚起國際上的意識，這場大火不只是澳洲人自身事務，更是氣候變遷後果的表徵，也讓各地企業紛紛伸出援手，除了直接進行捐款外，更利用自身的業務或技術投入應對澳洲野火的支援。

Airbnb攜手熱心房東，為受災民眾免費提供臨時居所

在澳洲延燒的森林大火，迫使上萬人拋棄家園進行避難。身為線上旅宿平台的Airbnb便從中找到發揮所長的空間。在澳洲民眾最需要共患難的時刻，鼓勵當地房東為這些大火受災戶及消防員免費提供臨時居所。

Airbnb過去曾建立Open Homes計畫，替樂於傾囊相助的房東與需要幫助的民眾創造連結平台。剛從大火逃得生機的人們，可以藉由Open Homes計畫的引導，在自身位置周遭找尋願意暫時提供庇護的民宿。

成立至今，目前已有超過3萬名民眾透過Open Homes獲得幫助，這項計畫也協助難民遷徙至目的地。同時為讓各位房東能心無罣礙招待遭遇困難的人們入屋，Airbnb也主動擔負最高100萬美元的損害保險。

這項Open Homes計畫不僅幫助到在天災人禍下，面臨危難的民眾，也為企業在房東與房客間塑造良好形象，可說一舉兩得。

買下一杯「虛擬」咖啡，Shop My Town幫你把愛傳出去

觀光業是澳洲重要的經濟來源，然而綿延不止的森林大火使許多旅客打退堂鼓，導致當地商家收入大減，旅館也面臨無房客入住的尷尬窘境，一些過去人山人海的觀光聖地，如今儼然變成一座座的鬼城。

澳洲總理史考特．莫里森（Scott Morrison）也出面呼籲，澳洲仍然對旅客敞開大門，這裡是一個攜家帶眷享受假期時光的好去處，強調即使是受創嚴重的袋鼠島，依舊準備好要接待顧客。

為幫助受災地區度過森林大火的難關，澳洲電商業者Shop My Town成立一個救助平台「It's My Shout」，給予外界同時為東南岸商家、當地民眾提供支持的管道。

各地民眾可以透過這個網站購買咖啡、蛋糕，甚至租下房間，雖然遠在異地的你可能無法親自品嚐這杯咖啡，或住上一晚，但每當有熱心民眾下單，店家便會分發居民免費的咖啡或食物，甚至提供被迫離開家園的民眾臨時棲身之所。

當地餐飲企業Albert & Co透露，受到火災的影響，他們1月的咖啡銷量比去年減少85%。創辦人麥特．歐多尼爾（Matt O'Donnell）表示，他們不得不裁去部份暑期員工。

It's My Shout的登場，如一陣及時雨般，為包括Albert & Co在內的地方業者，帶來挺過大火難關的可能性。根據Facebook上的貼文，網站上線隔日一早他們便獲得千杯咖啡捐贈，迴響相當熱烈。

此外，善心人士寄往受災地區的衣物等資源，已對當地公家機關造成嚴重負荷，新南威爾斯災害管理局（OEM）表示，這些氾濫成災的捐贈物品是「二次災難」，聲稱沒有地方存放、沒有人力分類，這些善心物品永遠不可能送到民眾手中。

利用It's My Shout進行捐贈，則可避免這樣的情況發生，並同時幫助到店家與民眾雙方。

幣安區塊鏈技術募捐善款，一切資金動向透明可見

密碼貨幣交易所幣安（Binance）旗下慈善基金會，於1月7日宣佈啟動澳洲大火捐贈計畫。與尋常捐款項目不同的是，這是一項基於區塊鏈技術的慈善計畫，幣安本身也率先捐出約等價100萬澳元的幣安幣。

由於一切資金均經由密碼貨幣流通，所有資金動向都會紀錄在區塊鏈上，幣安希望藉此提高慈善機構運用資金的透明度，並增進民眾對善款不會被任意挪用的信任感。

幣安執行長趙長鵬表示，看見森林大火席捲澳洲，以及對當地生態與居民造成破壞性的影響讓人心痛，他們希望透過這項計畫對澳洲伸出援手，並號召整個密碼貨幣社群一齊加入幣安的行列。

發布一週以來，目前總共獲得來自一般民眾、區塊鏈旅遊業者TravelbyBit及幣安自身一共39筆捐贈，金額累計接近150萬澳元。（延伸閱讀：56天募到6億元！21歲YouTuber發起網紅植樹計畫，為何科技名人都相挺？）

基於區塊鏈慈善計畫已是個越來越普及的概念，即便聯合國兒童基金會、世界自然基金會等傳統的慈善機構也紛紛擁抱區塊鏈，探索利用密碼貨幣捐贈的好處。

不只是企業，澳洲無尾熊醫院Australia Koala Hospital也發起認養活動，讓一般民眾可以選擇一次性捐款或是以年繳的方式來領養無尾熊。

資料來源：Coin Telegraph、Smart Company、Forbes

責任編輯：陳映璇

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。