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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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