1個人，6年消費200萬，這樣的市場你心動嗎？|數位時代 BusinessNext

迷上周杰倫
為他學鋼琴，為他獻出第一次

游健明　待業中
迷資歷：13個月　迷花費：20萬元

我記得清清楚楚，在去年8月25日的台中簽唱會，我第一次聽周杰倫唱現場，他雖然忘詞忘得很離譜，但是就即興唱出「看到你們這麼熱情」的歌詞，像是直接對我們唱的，台下歌迷聽了跟著瘋狂叫啊跳啊，讓我覺得周杰倫真的非常優，要是誰沒聽過杰倫唱現場，那他真是白活了。
我最愛聽杰倫的情歌，為了能像他一樣自彈自唱，去年我特地挑在自己生日的那一天，開始學鋼琴，還在歌迷聚會時上台彈給杰倫聽過，之後朋友笑我幹嘛那麼緊張，廢話！杰倫就在旁邊看，怎麼可能不緊張！
我生平第一次出國，就是到馬來西亞看杰倫的演唱會，趁機搜刮了很多紀念商品，我也在台灣的演唱會認識香港和日本歌迷，都變成好朋友，他們會寄給我香港出的杰倫商品，我就寄給他們台灣的。只要杰倫出的東西我都會買，而且買好幾份，有的寄給香港朋友，有的可以拿出來用。
喜歡上杰倫之後，我開始過著日夜顛倒的生活，只要娛樂新聞有訪問他，我一定會看，而且重播幾次都看，因為他講話實在太搞笑了，有寫杰倫的報紙我也會買，現在累積了好幾冊剪報。每次杰倫參加現場演唱，我和朋友一定會提前幾天去排隊，要站在最靠近舞台的位置，像後天有一場，我等一下回家洗澡換個衣服就會去排。

迷上孫燕姿
為她設網站，頻頻辦網聚

高才虔　研究生，孫燕姿國際歌迷俱樂部會長
迷資歷：13個月　迷花費：視狀況而定

開始喜歡燕姿，是第二張專輯的事。後來我做了她的網站，認識許多前來留言的歌迷。目前一些會員專屬的活動，像是每年7月23日她生日的慶生會，大概都會有3、4百個會員來參加。
她的周邊商品，我會看實不實用，像之前加入會員歌迷組織時送的T恤，料子就不錯；至於一些雖不實用但質感不錯的東西，像是燕姿自己設計圖案的抱枕，我也覺得很棒。而如果我們剛好需要那方面的東西，通常會優先考慮她所代言的品牌。
雖然我覺得五月天的歌也不錯，也喜歡過阿妹和王菲，他們的CD我都會買，但是簽名會之類的活動，就不會像燕姿的活動一樣去注意了。基本上，我還是有所區隔的。
我會欣賞她，是因為她的表現蠻自然，不會做作。那天她出席我們聚會，就現場用台語表演了一些「劉文聰」的名言，像「我若是不爽……」，很有趣。她很有她自己的想法，而且她歌唱得好聽，笑容甜美，又有才華，曾經自己創作過歌曲。她的態度，工作人員的評價都很好。
歌迷幾乎人人都有MSN，大家晚上都會上去交流，討論她的活動，互通聲息。我們大概每3、4個月到半年會辦一次網聚，而燕姿的態度是樂觀其成，她也蠻希望能多和會員聊的。我希望一年後她再回來唱歌的時候，能有多一點自己的創作。

迷上早安少女
為她每月至少掏出1萬塊

iida　補教業行政人員　
迷資歷：6年　迷花費：100~200萬元

我喜歡早安少女組（Morning Musume）已經很久了，1997年，我就在選秀節目《五花八門淺草橋》中看著第一代的5位成員脫穎而出，組成這個團體。
她們之所以受歡迎，是因為看來讓人覺得很親切，沒有壓迫感，就像你家附近的姐姐妹妹一樣。而且她們每一代成員之所以能加入，都是歷經選秀與集訓的磨練努力出來的，很讓人佩服。
我最欣賞的是第一代的元老飯田圭織，她的身材高挑，容易引人注意。出道曲〈Morning Coffee〉裡，製作人淳君臨時把她從預定的主唱換成別人，我當時好難受。
她們出道後不久，我在西門町一家書店發現她們的卡片，就開始收集周邊商品，現在每個月至少會花1萬元，第一當然是因為喜歡；第二就是有紀念價值，未來我老了，可以想起，「原來我喜歡過她們啊」；第三就是心情不好時可以拿出來看看，心情就變好了。
除了最基本的CD、DVD，以及扇子、海報、毛巾等演唱會週邊外，我主要收集各式卡片。我已經集滿的照片有6套，Trading Card有4套，再加上尚未或已無從集滿的，共約20套。
最難集的那套，我在台灣買了快10盒，托朋友去日本又買了6盒，最後自己去日本找了很久，終於買到很罕見的那幾張。光那套就花了我前後1年的時間與台幣2萬元。花了這麼多錢，我不會後悔，她們的成長就是我的成長，我用她們寫日記。

迷上仙境傳說
為它電腦不關機

王思涵　大學生
迷資歷：13個月　迷花費：6000元

如果要為自己迷仙境傳說的程度打分數，我覺得我可以拿98分，以後應該不會去玩別的線上遊戲了。在仙境傳說之前我還玩過金庸群俠傳，只玩了一下就不玩了，因為我不喜歡打打殺殺，那比較像是給男生玩的。後來仙境傳說出來，不只人物造形可愛，連怪物波利也長得超可愛，加上電視廣告很吸引我，而且有很多同學都開始玩，大家會約好一起上去玩，還可以互相借寶物。
我在仙境傳說裡扮演商人，一方面是商人的造型很可愛，而且不用靠打怪物來賺錢。商人進貨是原價的76折，賣給別人可以賣8折，靠買賣差價賺錢，有很多人是我的死忠客戶，他們就算在別座城裡，也會叫我過去賣東西給他們，因為他們直接向商店買的話就是原價，連8折都沒有。現在我已經可以開露天商店，就算出門上學或打工，我都會把電腦開著，讓商店繼續營業賺錢。
玩仙境傳說最難忘的經驗，是在剛開始玩、等級還很低的時候掉寶物，那還是先向朋友借錢來買的，當時覺得超難過。
在我加入的公會裡，我負責賺錢給其他人花，打架的時候別人會保護我，公會約好去攻城的時候，我只要找個角落躲起來，看別人打架。但是角色要升級還是得靠打怪物，所以我會央求堂弟幫我的角色練功，現在已經升到75級了（最高是99級），從單純的商人變成鐵匠，可以打武器給我們公會的人用。

「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。

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%。

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。

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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