「又辦在高雄!」解密演唱會經濟4大洞察:住宿消費提升48%,Bruno Mars粉愛跑趴?
「又辦在高雄!」解密演唱會經濟4大洞察:住宿消費提升48%,Bruno Mars粉愛跑趴?

上個週末,高雄巨蛋剛舉辦完台語天后江蕙的演唱會,這是江蕙於2015年「封麥」後、再回歸歌壇的第一站。在此之前,光是今年上半年,高雄就迎來魔力紅Maroon 5、張學友等巨星的演唱會。

「演唱會之都」名號打響,一有最新消息公布,社群就會出現 「又是高雄!」 的呼聲。事實上,相準活動觀光經濟,高雄市政府祭出免收場地費、娛樂稅減免等誘因,也提供從交通疏運、安全維護、環境清潔到商圈行銷的全方位行政支援。

究竟一場世界級的演唱會,能為一座城市帶來什麼?

萬事達卡數據分析與顧問服務團隊,攜手財團法人聯合信用卡處理中心(聯卡中心),發起「演唱會經濟分析」計畫。針對2023~2024年間,高雄舉辦的4場演唱會:BLACKPINK、Coldplay、紅髮艾德 Ed Sheeran和火星人Bruno Mars,運用去識別化的信用卡交易數據,結合AI演算法平台分析。

從數據發現到演唱會期間,高雄整體住宿消費提升48%,餐飲消費則提升10%。透過交叉比對,團隊也發現演唱會經濟的4大特徵。

萬事達卡_演唱會
圖/ 萬事達卡提供

演唱會經濟學4大關鍵洞察

洞察1:住宿業是最大引擎,Coldplay帶動效應最強

演唱會對經濟最直接且強力的拉抬,展現在旅宿業上。整體而言,演唱會期間高雄住宿消費增長48.4%;餐飲業與陸上運輸則分別有9.5%及10.7%的增長。

值得注意的是,不同演唱會的「含金量」也不同。舉例來說,Coldplay演唱會帶動住宿消費最高、達68.8%;而BLACKPINK與Bruno Mars的演出也分別帶來了36.2%及36.7%的顯著增長。這背後的原因,是外地旅客湧入,同時拉高了住房筆數與平均客房單價的雙重效應。

洞察2:Bruno Mars粉絲愛跑趴、Coldplay粉絲愛深度旅遊

報告其中一項有趣的發現,是揭示了不同粉絲群體的輪廓和對應的消費行為。

Bruno Mars的粉絲以20~30歲的年輕男性為主力,他們的消費足跡高度集中在夜生活豐富的市中心,餐飲消費熱點與酒吧區高度重疊。

Coldplay的粉絲輪廓則較為多元,雖以年輕女性為主,卻也吸引了大量50歲以上的資深樂迷。這種跨世代的吸引力,也反映在他們的消費模式上。Coldplay粉絲的消費足跡遍布高雄各觀光景點及沿海風景區,呈現出「演唱會+深度旅遊」的複合式行程。

洞察3:8成粉絲來自外地,香港旅客是海外主力中的主力

數據也證實了演唱會強大的「人流磁吸」效應。在高雄看演唱會的歌迷中,僅有20.8%是高雄本地居民,將近8成的粉絲都是特地前來的外地旅客。

其中,國內旅客以雙北及台中為最大宗,分別佔據32.89%和12.61%;而國外旅客的來源地則高度集中,有高達40.83%來自香港,其次有8.51%來自菲律賓、6.54%來自新加坡。

演唱會期間,香港旅客的消費金額佔比也隨之提升38.11%。顯示這股「演唱會觀光」潮流,已成為推動城市國際能見度與觀光收入的實質動力。

洞察4:城市屬性決定演唱會效益

透過對比分析,萬事達卡也發現演唱會對城市的經濟效益,取決於城市本身的觀光屬性。以泰國曼谷來說,因為本身就是國際觀光熱區,日常消費基準高,演唱會帶來的邊際效益相對有限。

然而對高雄而言,大型演唱會成為了吸引旅客專程前來的強力誘因,成功將原本可能不會到訪的旅客吸引至此,並延長其停留時間,因此對在地住宿、餐飲、交通等產業的拉動效果極為顯著,創造了遠高於曼谷的經濟效益。

AI神算打造「平行時空」,精準剝離演唱會的真實效益

「我們不是只比較這個地方上個月和這個月的信用卡消費。」萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾表示,這次分析最核心的突破,在於如何知道「多出來」的消費,到底有多少由演唱會貢獻。

因此,萬事達卡的做法是建立一套AI模型、創造出一個「平行時空」。模型會根據歷史數據,推算出在正常、無演唱會情況下,高雄的經濟活動應該是什麼模樣。接著,再將這個推論的數據,與舉辦演唱會的真實世界數據進行比對,「兩者之間的差額,才是演唱會真正帶來的『增量效益』(Incremental Value)。」戴輝瑾說。

也因為消費分析需要套用性別、年齡和地區等不同變數,當每個變數都要建立一套平行時空,戴輝瑾表示,整個分析過程,團隊總共建立了300多個模型。其中,自2016年成立信用卡大數據平台的聯卡中心,也提供超過220億筆消費行為資料助攻。

不過,儘管演唱會經濟潛力巨大,但報告也點出了台灣觀光產業的「最後一哩路」挑戰。

萬事達卡指出,台灣雖然以美食著稱,但許多著名的小吃店、夜市攤販仍無法使用信用卡支付,這也導致觀光體驗消費數據,出現一塊「盲區」。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,以餐飲消費來說,實際上提升的經濟效益應該高於10%。她表示,先前去高雄聽陳奕迅的演唱會時也發現,許多餐廳都要付現,「這的確是個痛點,導致我們可以看到住宿消費帶來了很大的成長,但是餐飲消費在數據上,只看得到微幅的成長。」

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責任編輯:李先泰

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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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