1.5小時黃金開票大作戰!詹怡宜解密TVBS報票部隊,怎樣把誤差壓在5%之內?
1.5小時黃金開票大作戰!詹怡宜解密TVBS報票部隊,怎樣把誤差壓在5%之內?

2020年的總統大選開票,是各家電視台比拚收視率的火熱戰場。

根據中選會的開票流程,16:00投票完成後,各投票所變為開票所開始唱票,經層層的確認後將票數送至選務作業中心,讓工作人員輸入電腦,中選會端才有票數資訊。

因為流程瑣碎,也需要格外謹慎,2020年總統大選的第一筆數據,中選會最快於16:48左右才開出來。

不過,轉開各家電視台,幾乎都在開票不到10分鐘內就有票數畫面。除了公視是完全依照中選會的進度,於16:51電視畫面上才有票數顯示,其他電視台們「各有神通」,手腳最快的從16:02就開始有票數跳動,直到總票數大致底定,電視台畫面上的票數才慢慢趨近中選會公布的數字。

「很多人問為什麼電視台不依照中選會給的數字就好,但從有SNG車可以連線的那一刻開始,科技其實就能彌補開票中的時間差,16:00開始唱票的時候,票數就能靠著連線進來了。」TVBS的開台元老之一、現任TVBS新聞部副總經理詹怡宜說。

今年TVBS招募了2,000人的開票部隊,搭配自行開發的行動報票系統,從開票的第一秒,開票部隊就把各投票所的數字緊密回報給TVBS的大選團隊。

智慧型手機崛起,2016年TVBS首試「公民報票」

在2020年總統大選期間,台灣事實查核中心、卓越新聞獎基金會、媒體觀察教育基金會及優質新聞發展協會,組成一個17人「2020總統大選電視台報票監看工作小組」,在電視台播出開票票數時,監看整個過程,並提出監看報告,為的就是希望媒體們能秉持新聞專業,避免為了搶收視率而灌票。

其中,TVBS是除了華視、公視之外,唯二被評為「尚在合理範圍內」的電視台(另一台為民視新聞台)。華視與公視之所以不在競爭的名單內,主要是因為公視完全依照中選會數據;華視則是以中選會、國民黨計票中心輔以民進黨志工報票的「英眼部隊」數字為主。

「當查核中心說公視跟華視最可信的時候,我們真的有點懊惱,如果單純依照中選會的數據就是對、就是好,真的有點冤枉民間認真做事的人。」詹怡宜說。

為了攻占開票時段的黃金1.5小時,TVBS卯足全力,不只自行開發了報票系統,還招募了2,000人的開票部隊分散於全台開票所。

但這不是TVBS第一次發起開票部隊,2016年的總統大選時,適逢智慧型手機高度普及,TVBS在當年就嘗試招募志願者在各開票所進行報票,第一時間回傳開票數據,「當時我們比較理想化了,以為會有很多年輕人想參與歷史性的一刻,但最後只招募到798人。」詹怡宜說。最終也因為人數不夠多,再加上是志願性質沒有約束力,出現參與者報錯票數的情況,結果仍有些進步空間。

「今年選情這麼激烈,我們就付錢吧。」詹怡宜一句話說得簡單,但TVBS希望能覆蓋全國17,226個開票所的30%,也就是5,000個開票所,以一個報票人員負責2~3個開票所來說,需要2,000人左右,每一個人的費用是700-1,000元不等。也就是說,為了備戰1.5小時的黃金開票時段,TVBS光工讀生的薪水就投入了140萬以上。

比起報票系統,分配投票所才是最麻煩之處

但需要付出的遠遠不只是金錢這麼簡單,TVBS開放招募2020年的報票部隊,也因為酬勞具有一定的吸引力,共來了3,000多人報名,過程中除了要篩選人員、分配投票所之外,還需要教他們使用TVBS自行開發的行動報票系統。

TVBS所開發的報票系統,配有基本的防呆功能,讓報票的票數不至於被有心人士胡亂使用,也降低按錯的情況發生。

舉例來說,中選會公布投票所的數量與可投票人數後,TVBS開發團隊先用每個投票所可投票人數的80%當做標準,再去除以3個候選人,這個數字就是單次可以報票的最高數字。

也就是說如果一個開票所的可投票人數是1,000人,投票率80%即為800票,除以3個候選人為266票。266票就是該投票所的報票人員,單次可以向TVBS回報的最高上限票數。除此之外,整數報票,也就是一次100、200票的報票,以及太早報票、超越投票所可投票數字的不合理票數都會是無效樣本。

但對TVBS來說,系統反而是最簡單的部分,分配投票所才是最需要know-how。

在中選會公布開票所數量後,TVBS預估的樣本覆蓋率大概需要30%,也就是5,000個開票所。要把報票部隊分配到哪些開票所,就成了最大的麻煩。

報票部隊的分配上有幾個準則:風向標性質的「章魚哥里」一定會派人進駐,如過去被視為指標之一的天玉里;接著因為六都的人口仍占多數,7成的開票部隊會主要分配於此;六都部分也會細部去分配每個區域的人數,盡量達到平均分配。其他則按照需求調整,人數過少、沒有代表性的開票所優先度會下降,但像是國小大多同時有多個開票所,優先度就會提升。

TVBS在徵選開票部隊時,就會先詢問優先志願的開票區域去做篩選,這部分需要大量的人工去協調,一直到距離大選不到一個禮拜時,都還在協調人員分配。

到了大選當日,TVBS電視畫面上的票數主要分為三個階段:

  1. 16:00開始,電視畫面上的票數是TVBS全國2,000人報票部隊回傳的票數(扣除無效樣本)
  2. 約1個多小時後,國民黨計票中心的總票數會超過TVBS報票部隊的總票數,電視畫面上就會採用國民黨計票中心的票數
  3. 再過一段時間,中選會的票數超過國民黨計票中心的票數,就會轉用中選會的數字
TVBS報票數與最終開票結果之對照
以結果來說,TVBS的報票部隊最終回報的票數,準確率都在95%以上。
圖/ TVBS

2020年總統大選,TVBS報票數與最終開票結果的誤差,有效控制在5%以內,讓觀眾能夠在中選會數據出來前,理解整個大選的走向,這也讓TVBS的大選團隊非常振奮。但問詹怡宜明年會不會擴大報票部隊的規模,進一步往更精準的數字邁進,她卻說明年要不要有報票部隊都很難說。

明年還有報票部隊嗎?很難說

詹怡宜_TVBS新聞部總監_2020-02-13_侯俊偉攝影_ (1).jpg
「為了開票的1.5個小時,要多這麼多錢跟人力,我覺得不值得。」詹怡宜說。
圖/ 侯俊偉攝影

「老實講,花這麼多力氣、人力跟錢,只為了那1.5個小時,我覺得不值得。」詹怡宜說,「今天TVBS做這麼多事情,就是為了在中選會數據進來之前,讓電視畫面上搶先公布的票數有依據,但其實觀眾還是看誰開票開得最快。」

NCC跟中選會在選前曾廣邀各家媒體開會,宣導不要為了收視率搶快、灌票,「如果能有公文、法令規定各家電視台只能按照中選會的票數,那其實我們也樂得輕鬆。但問題就是沒有啊!電視台很有趣,大家真的是很競爭的。」詹怡宜說。

但她沒有直接說出口的,也許是「TVBS為了讓開票的數據有所本,投入了這麼多,那其他人呢?」根據查核中心的報告中指出,仍有電視台沒有公布計票中心的運作機制,或是以較模糊的形式說明。

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「也許幾家電視台可以合作,平分人力與成本,大家的票數都一樣,比拚節目的型態。但真的太難了,電視台們都抱著贏你一點是一點的心態。」電視台間的競爭與爾虞我詐,可能無法完成詹怡宜的整合夢,她嘆了一口氣說:「唉,總統大選都結束了,我都覺得我現在跟你講這些還有誰會關心呢?」

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責任編輯:林美欣

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博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!

從流程再造、智能客服到科技防詐,AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果,金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%,顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫,而AWS亞太(台北)區域的正式啟用,更將加速這股成長力道,讓AI躍升為金融創新的核心引擎,推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下,博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議(New Region Strategic Collaboration Agreement,SCA)的雲端解決方案專家,如何協助金融業快速導入創新AI應用,讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中?

對此,博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確:關鍵在於從痛點出發,讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化,雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出,金融業在推動雲端與AI應用時,普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此,博弘雲端提供產業客製化AI解決方案,滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求,進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調,因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同,甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入,卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求,唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此,博弘雲端推出產業客製化AI解決方案,建構在標準化解決方案的架構之上,進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確,也能更貼近終端客戶的實際需求,無論是篩選資料、優化決策,甚至提供行銷策略建議,都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求,博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能,賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態;到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理,藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間,這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益,更成為推動產業升級的關鍵方程式。

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博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示:要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。
圖/ 數位時代 拍攝

售前 × 數據雙團隊,一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種,博弘雲端不只提供產業客製化解決方案,更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊,該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才,能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流,並據此繪製完整的系統架構圖,確保AI應用精準契合需求,大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊,涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能,能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接,一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後,數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲,並確保數據的正規化與可用性;接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用,幫助客戶快速掌握營運數據;最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型,實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行,金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率,運用AI提升10~50%不等的生產力」,郭仁傑強調。

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「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長 / 孫正忠強調
圖/ 數位時代 拍攝

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴,全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作,博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係,加強解決方案的廣度與深度,確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化,」陳亭竹表示,博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機,加上AWS當時正如火如荼推進亞太(台北)區域的落地,因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論,並於2025年7月正式簽訂,成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議,必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例,才能獲得AWS的認可與信任,」陳亭竹強調,這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定,更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量,串聯更多生態圈夥伴,全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時,對資安防禦、效能監測、數據管理等面向,可能都有不同需求,博弘雲端自成立以來,便持續與不同領域的夥伴攜手合作,包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商,滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議,博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈,為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案,全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任,博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴,讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果,不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型,更透過技術專業力獲得客戶高度信賴,某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後,主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現,不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃,更將合作期間展延至7年,藉助博弘雲端的技術與服務能量,持續深化雲端與AI應用,推動整個集團的數位創新藍圖。

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郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。
圖/ 數位時代 拍攝

目前除了金融業之外,博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來,博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外,更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局,並積極拓展東南亞市場,成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗,更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

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