多虧iPlayer BBC多媒體平台執行長特洛伊談策略
多虧iPlayer BBC多媒體平台執行長特洛伊談策略
2008.02.01 | 科技

英國廣播公司BBC是個傳統老牌的媒體集團,旗下不只有電視頻道、廣播頻道,還有台灣人較少聽聞的五十多種雜誌。當網路成為新世代最具潛力的大眾媒體時,二○○七年九月,BBC多媒體平台執行長特洛伊(Troy)帶領整個團隊,擬定了新的跨媒體策略,推出iPlayer多媒體平台。「我們的網路平台策略就是發現、玩樂、分享,」特洛伊指出,「發現」指的其實是「找尋」,是指讓使用者方便搜尋、連結的網路環境,而且不管是在何處或是何時,都可以享受他們提供的服務;「玩樂」指的是參與,希望大家可以透過不限次數的重複觀看、更深入的內容探索,進而提供趣味;「分享」則是希望使用者可以透過主動參與、辯論、評分,與他人有更多的互動,並開放所有的內容讓使用者創造,讓使用者從讀者變成一個創造者、製作人,創造出自己希望的內容。

早在iPlayer上線之前,BBC自二○○七年三月就開始在YouTube網站架設品牌頻道,吸引了近八百萬人前去觀看。「我們希望iPlayer未來每個月都能有兩百萬的點閱量,並擴大點閱族群到英國以外,」特洛伊表示,在YouTube架頻道的經驗,讓BBC發現「短片」確實能帶來好處,所以iPlayer多媒體平台也會有此功能,而且將可在手機、電視上觀看。以下是特洛伊接受《數位時代》專訪,談論BBC網站策略。

Q  就你的經驗,傳統媒體如何在數位世代生存?

  首先一定要了解你的觀眾,這是金科玉律,知道他們在哪裡、需要什麼,學習他們要的東西,他們就是你最好的盟友。

和傳統媒體一樣,觀眾也需做出區隔,才能創造出觀眾對品牌的忠誠度,而且也需要區隔出核心觀眾與其他較疏離的觀眾。就BBC的經驗來說,我們會做一些調查、讀者會,來了解觀眾深層的想法。

第二,現在的觀眾是倍數成長的!因為媒體之間的界限已經模糊,各種觀眾有著匯流整合的趨勢,所以我們需提供更多跨媒體、無縫式的內容;第三,是與大企業的結合,我們必須要去選擇夥伴關係,將最重要的觀眾影響力最大化;第四,雖然我們重視科技技術,但科技並不是我們的答案,例如亞馬遜書店說:「如果你喜歡,那就試試看吧!」證明我們必須了解到人性,並且預測他們的喜好。最後一項是創新,這應該是整個機構一起在做,不是單一部門。值得注意的是,雖然新的事物很棒,但我們還是要時時釐清什麼是創新,還是只是在重複原本的想法而已。

Q  網路不同於傳統媒體,它沒有時間長短、版面大小的限制,但太多就代表沒有選擇,BBC網站是如何選擇哪些內容刊登的呢?

  經營上選擇是很大一部分,我們都受害於選擇太多。不論是現在和未來,最成功的服務,是能更簡單地連接最終使用者和內容,可是這是個大挑戰,我們需要把體驗個人化,可是個人化服務還有相當長的一條路要走。對我來說,個人化只有在達成九九%以上的時候才算好的,在此之前,它都不是最享受的一種經驗。
在內容選擇上,未來趨勢將是人工輔助的,科技雖然好,可是沒辦法完全取代人。「iPlayer」這個BBC分頁已在二○○七年十一月推出,原則上會把BBC強大的電視和廣播結合在一個平台,我們所提供的是整理和發現,而人工輔助搜尋則用於結合不同的搜尋方式。傳統媒體人的工作之一就是決定段落和廣告,在iPlayer平台上則需要他們了解觀眾的需要和關注點。

Q  BBC接下來的策略與走向,你還有哪些想法,

  首先是讓我們的內容變得更加容易取得,不管在哪種平台上。因為我們已經收取了服務費,所以我們希望使用者能更方便地使用,而不需要多次付費(編按:目前英國境內觀看內容免費,境外則需付費)。再來則是體驗的重要性,我們不希望有不好的廣告在我們的內容旁,我們希望能和其他業者合作,創造更新更棒的服務。 

傳統媒體要在數位世代生存,
先了解觀眾,其次提供更多跨媒體內容,
最後是創新,而非一再重複。
 

 

特洛依(Troy) 
曾任記者、編輯、電視與廣播電台節目製作人,7年前開始推動數位服務革新。現職為BBC多媒體平台執行長,負責指導編輯新上線的BBC iPlayer頻道。 

**iPlayer  **
網址:www.BBC.co.uk/iplayer
內容:利用串流或下載方式,提供網友觀看BBC集團內容精選,包括電視、廣播等聲音影像。 

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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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