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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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