【觀點】邊吃還能邊賺錢!拍照打卡寫評論,美食社群Fooday怎麼玩?
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2024.06.20 | 區塊鏈
區塊鏈應用能普及嗎?

自從2009年首個比特幣區塊誕生之後,迄今已逾15年,最熱門的區塊鏈應用仍高度集中於金融服務,難以深入已發展國家,並遭遇各國政府的高度監管。我們經常聽到這樣的問題:區塊鏈應用何時能普及(mass adoption,又譯為大規模採用)?

遊戲化金融(GameFi)是少數曾「出圈」的區塊鏈應用領域,譬如以打遊戲賺錢為主的Axie Infinity,或是跑步賺錢的 STEPN,都曾蔚為風潮。或受金融牛熊週期影響,或因短期套利者眾,這些區塊鏈應用都難以持續且穩健地成長,經常在爆紅之後幣價暴跌,從此沉寂下去。

從傳統應用發展的角度來看,產品本身的定位與價值,打磨的精細程度,各種機制的平衡,使用社群持續的正向回饋,才是持續成長的關鍵因素。時下的區塊鏈應用,往往過度看重行銷砸錢或早期發幣獲利,正如早期web1時期,許多網路公司在尚未實現穩定營收的情況下,便倉促公開上市,最終導致了網路泡沫。能存活下來的公司,都成為當今資訊產業的一方之霸,奠基於有效的財務紀律,並持續發展出卓越的產品。

所以,我們不妨就從產品面來看吧,多少能窺見每個產品背後,設計者與經營者的心思,是否足以成為持續成長的養分。

美食社群Fooday app有什麼特色?

Fooday是由台灣團隊研發的美食社群app,有鑒於網路上多有虛假評論,便企圖打造一個「真實評論」的美食社群平台。如何做呢?

  1. 首先Fooday給予「邊吃邊賺」的誘因,撰寫餐廳評論可以領取對應的獎勵,以加密貨幣 $FOOD 形式發放。
  2. 必須以Fooday app內建相機來拍攝,藉以確保是在餐廳所在位置拍攝,證實評論者確實到訪。
  3. 要撰寫評論或出金,必須先購買Fooca相機,截稿前市集上最低價為65 FUSD(即等值65 USD,約值新台幣2,100元),大約每16小時才能撰寫一篇評論,藉此墊高了洗評論或短期套利的進入門檻。

值得一提的是,Fooday app使用體驗相當不錯。譬如撰寫評論的介面中,會自動帶入餐廳地址的地圖位置,選擇照片時會優先列出該店家附近的照片,這些細節都看得出來,團隊確實注重產品體驗。Fooday團隊成員曾任職於inline餐廳訂位系統,藉此帶入了過往的成功經驗。

Fooday在社群經營上有新的探索,與傳統web2大平台中心主義處理檢舉的方式不同,Fooday允許社群成員擔任「匿名吹哨者」,發起「挑戰書」來下架品質不佳的評論,並由平台隨機挑選社群成員來投票,強化了web3社群自主的價值觀。

如此持續迭代改善產品的過程,很難兼顧整合區塊鏈技術。迄今,Fooday只有獎勵可以出金至Polygon區塊鏈,Fooca相機尚未成為鏈上NFT,我們也期待社群治理機制能逐步轉移到鏈上,以符合區塊鏈資料長存和不可篡改的價值觀。

區塊鏈應用仍須面對來自既有應用的競爭。譬如,Fooday的進入門檻,抑制了用戶成長的規模化;強制使用app內相機定位,也導致以單眼相機拍攝的美食部落客難以入駐;地圖探索介面類似於Google Maps,但評論總量仍相對較少。這些競爭因素都與區塊鏈技術無關,而是任何應用產品走向成長普及,都需要面臨的問題。

蘋果公司已故的共同創辦人賈伯斯曾在1997年的WWDC大會中強調,我們應從用戶體驗出發來打造產品技術,而非從新技術來構想產品樣貌。這段論述至今仍然非常受用。

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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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