滿滿的大平台〉重新定義社會,打造平台資本主義
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2019.02.27 |

「政府就是平台」可以提供公民有更透明、更良好的公共服務。

這次有機會參與一個政府計畫的外部專家諮詢會議。在會議中發現眾人對一些基本名詞如「平台」,有著一致認同的共識,同時卻有著天差地遠、各式各樣的想像。

政府部門裡的先進們運用著「資訊技術整合平台」跟「教育推廣平台」,期待著某種獨立的系統把資訊技術整合在一起,又或者有一個既能夠把訊息推廣出去,還能夠發揮教育功能的網站,解決所有在教育推廣分類以下的工作。

平台似乎是一個中立的「量詞」,幫助各單位承辦者界定他們所要推動的工作,與重要的績效考量基本單位。但是到實際執行時,平台又變回一個多采多姿、活蹦亂跳的概念與譬喻,既可以代表通路、網絡、系統、資料庫、甚至是社交媒體服務。

這個現象的源頭,其實是因為我們活在一套歷史悠久的描述語言中,早已把它視為現實;同時又被當下席捲全世界的新平台浪潮所牽動。我們對資訊技術的認知既舊、又新,我們還來不及系統性的更新腦中的印象,就得要在今日的世界中生存下來。

後設概念影響一切

平台是一個後設概念,它是一組被設計與搭造的「架構」。在這個架構下,設定了特定遊戲規則,得以規範事件的出現與消失。在這個架構之下運作,不同的角色相遇、交流與交換訊息、交易價值,都在掌握範圍內。

像我們所熟知的Facebook組合了多重服務,讓使用者在無償運用這些服務的當下,接受這個架構對自己的諸多限制。最有名的就是動態消息(News Feed),Facebook演算法會幫你自動呈現朋友們最新訊息,你可以決定優先看到內容,但是你並不會知道你是否看到了「所有的資訊」。

平台設計與建造者運用了不同規則,創造了一個複雜的世界。綁住使用者的使用模式,並且把他們轉換成為商業模式的獲利來源。在短短十多年發展下,它們已經成長成一個席捲全世界的巨型現象,這個現象叫做「平台資本主義」。它的定義是「一種商業運作方式,涉及到招募大規模數量的人們,為了自己的目的運用這個公司的平台『做事』。例如某一個讓共乘更便利的平台服務」。

平台資本主義同時也是2016年一本書的名稱。作者尼克・斯尼瑟克(Nick Srnicek)認為平台是大型的壟斷公司關注在大眾中獲得與使用、控制資料,因此能夠獲得經濟中主導地位的工具,以一種新興的商業模式面貌在第四次工業革命――資訊革命之後的數位轉型中發揮重要作用。

還記得15年前,自由軟體運動中主要人物之一的提姆.歐萊禮(Tim O’Reilly)喊出Web 2.0的口號時,其中一個重要特徵就是「網路就是平台」。

15年後,平台已經變成一個主要戰場,同時貌似中立的資訊網路科技帶來的生產力已經擴散到任何一個領域,學科領域間的藩籬已經傾圮。當每個人的免費信箱都塞滿了訊息,Gmail開始收費的時刻到來,意味著私有化的企業平台巧妙取代了公共世界。

打造「政府就是平台」

當我們運用這個後設概念描述我們期待的願景時,我們要馴服它,讓它為我們真實使用,適應我們的使用習慣。

一個教育推廣平台的本質是一系列相連的規則設定,掌握了為何這些民眾願意運用公共平台。而不只是一個廠商建置一堆軟體,再拿另外一堆資源去舉辦課程展示,推廣給民眾使用。如果沒有從源頭設計開始意識到這個戰場的競爭關係,所有作為譬喻想像的平台恐怕都很難有真正成果。

「政府就是平台」(Gaap,Government as a Platform)源自2010年Web 2.0領導者提姆·歐萊禮所提出的新口號。英國在2014年開始將它們國家數位轉型的目標設定「政府就是平台」。所謂的GaaP,就是透過不重複、模組化與元件化設計的功能模組,以更容易的方式組合起來,推動「更好、更聰明的公共服務」。

例如gov.uk就是英國政府的出版服務、gov.uk verify則是數位驗證服務。希望藉由政府打造一個平台,提供更好的服務。

英國政府透過數位策略的擬定,轉向推動政府作為平台方向,可以作為我們的借鏡。當對著公眾努力推動更好的生活時,我們也需要更加細緻地規劃與施政,把資訊革命生產力躍升的果實帶到政府公共政策制定。

網路短短幾個秋,在這個智慧型手機已經市場飽和、蘋果手機從十多年前出現到迄今第一次銷售瓶頸時刻,重新思考「平台是什麼」可以讓我們真正走向民眾,而不是停留在過往電子化政府的美好記憶裡。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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