非營利組織的公關危機處理策略,以購屋新聞為例
非營利組織的公關危機處理策略,以購屋新聞為例

近日,國內一家知名的非營利組織,以數億元在市區購屋的新聞引起了輿論批評,有正有反。讓我們從這個案例來做個簡單的探討,非營利組織可以如何處理這一類型的公關危機,甚至是面臨公眾對於該品牌的信任感產生某種程度的減損時,組織應如何因應。

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以下幾個步驟,是剖析非營利組織的公關危機與制訂公關策略的建議,以此次的購屋新聞危機處理為例。

問題與狀況分析

依據非營利組織對外發布的聲明,購屋是累積數年的民眾捐款,財務透明,可供檢驗。這個聲明處理了「法理」,卻沒有處理「人情」。引發社會譁然的是這幾年此非營利組織並未在辦公地點與購屋計畫的部分向公眾溝通,也許認為沒有必要,也許是以為已經做好溝通。

要提醒的是,在財報有編列,不代表有跟公眾雙向溝通,於是公眾無論有沒有捐款,第一時間看到新聞,難免產生疑慮。有些捐款者相信非營利組織,也支持購屋,然而這次危機在於輿論中確實出現負面批評,甚至非營利組織也對外表示,志工接到民眾退捐及指責的電話。

防止擴散與回應

在危機發生後,過往所謂的黃金24小時,在社群媒體與自媒體蓬勃發展的時代,時間已經縮短為黃金1小時。

這1小時,公關要做的是防止危機的擴散,也就是「止血動作」。

首先要先確立新聞稿的訊息,第一是檢視非營利組織的宗旨,找出成立宗旨與此次危機之間的關聯。公眾對於非營利組織的品牌認知,有心理投射的角度,而觀感往往不是理性的。

第二是決定策略。 如果策略是堅持專業判斷,購屋為必要,新聞稿與記者會就要清楚說明決策過程。如果策略是動之以情,就必須找到社會公眾認同的人物來為組織發聲。策略可以有不同,但是要正確而快速地回應,不要偏離溝通主軸。

保持互動與修復信任

非營利組織除了官網,同時也經營粉絲專頁,在發生品牌危機的時刻,社群媒體將扮演相當重要的角色。

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切忌在粉專上無視於新聞發酵,繼續發布日常排定的發文內容,這會導致更多不理性的批評聲浪。即使保持一般內容發文,粉專仍然必須開始回應關於購屋新聞的後續留言。

不回應是糟糕的作法,更糟糕的是一味地強調官方說法,而非聆聽公眾的意見。 為了修復信任感,非營利組織在媒體上、在社群上,必須要更為快速地與媒體及公眾互動。

加強傳遞品牌定位

很重要的一點是,

在與媒體溝通或社群互動的時候,非營利組織要加強傳遞品牌定位

例如:該組織是一個透過專業人員來管理公眾捐款的單位,目的是讓款項能妥善運用在特定的對象。這次的危機突顯出該品牌過往偏重在「志工服務」,而非「專業服務」的定位,於是,公眾難免聯想到購屋地點與金額,和過往募捐時展現的形象有很大落差。

危機就是轉機

非營利組織和一般企業同樣需要建立危機預防機制。

購屋新聞打擊到了非營利組織的品牌形象,影響後續募款,如果購屋是不可改變的事實,應考慮將未來辦公空間的運用與配置適度加以透明化,邀請捐款人(利害關係人)參訪,歡迎媒體與企業來訪討論更多公益活動,也邀請被扶助的對象(當他們成年後,若願意現身為組織發聲,說明曾經獲得的實質幫助)參與社群,和組織一起幫助更多需要幫助的人。

社會福利機構與非營利組織是同一個生態系,在建立品牌的時候,也要加強整個專業結構,讓這份公益精神可長可久。

(本文由愛曼妲授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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