用說的更方便!語音輸入帶來行動新商機
用說的更方便!語音輸入帶來行動新商機
2014.07.25 | 科技

現今的智慧型手機幾乎皆有語音輸入功能(iPhone的Siri、HTC的Hidi、Yahoo!的語音數位助理等)。根據美國的調查 ,2012年擁有iPhone 4S的使用者當中有87%的人至少一個月使用Siri一次,30%以上的人幾乎每天透過Siri打電話、發信或蒐集資訊。Gartner在「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2012」中提到:「語音辨識技術目前正處在啟蒙期,在未來的2~5年之間將成為主流並進入生產穩定期」。智慧型手機使用Google Now的語音輸入系統,Apple與 NUANCE技術合作開發語音廣告等,皆顯示語音輸入將是未來重要開發趨勢。本文從過去觀察使用者使用語音輸入的行為,說明使用者對於語音輸入功能的需求。

使用語音輸入功能的人群特徵和需求

「追求效率」與「追求簡單」為使用語音輸入功能的兩大主要目標,擁有不同目標的使用者在使用需求與偏好上有很大的差異(表一)。

【表一】語音輸入功能使用者人群與使用特性
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資料來源:beBit

「追求效率者」的需求是透過自然地對話有效率的完成操作。在實際調查中發現,智慧型手機使用頻率高的使用者往往屬於此類,他們希望透過語音輸入簡短問答,直接獲得結果。因此偏好可以一次完整輸入的Siri型操作模式。

「追求簡單者」的智慧型手機使用頻率不高,平常不習慣手機文字輸入介面,操作畫面也不容易,所以想要透過語音輸入更簡單的完成指令,特別是高年齡層的使用者屬於這類。這類使用者無法適應Siri等操作性高的語音輸入,反而偏好一問一答的輸入形式。例如是銀行匯款,他們期待從選擇「匯款」的大分類漸漸進入細節的內容,因為在操作前對於完整的操作內容沒有概念也不想思考,對於一問一答的輸入形式感到方便性。

圖一以透過語音輸入功能完成「銀行匯款500美金到老婆戶頭」的任務為例,顯示兩種人群的使用情境:

【圖一】語音操作「銀行匯款」使用情境
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資料來源:beBit

語音輸入功能所帶來的新商機

以往,高年齡層的使用者由於手機螢幕與文字鍵盤的限制導致部分使用者被排除在目標客群之外。透過調查,我們發現對於語音輸入功能的需求比較大的反而是「追求簡單」的高齡人群,根據beBit的使用者觀察,一旦開始使用語音輸入的使用者會漸漸遠離文字輸入,「是」、「否」等簡單的選項也開始偏好語音回答,剛開始對語音密碼有顧慮的使用者,漸漸毫不猶豫的朗誦自己的密碼,使用者似乎無法再從語音輸入回到文字輸入的模式。可見語音輸入功能可以降低這類高年齡層人群使用手機的障礙,增加使用手機服務或APP的動機。

2013年美國金融集團USAA將語音輸入系統導入手機網路銀行APP(如圖二)。該系統可以設定聲紋密碼,只要本人下令指示任務,APP便會連到銀行系統進行處理,完成後還會告訴你「已完成任務」。即便如網路銀行此等安全性要求如此高的APP,美國的金融機構皆已開始導入語音輸入功能,可見語音輸入在國外已經被相當重視,且增加語音輸入功能也是拓展網銀使用族群從較年輕化族群往更多高齡者邁進的做法,這樣的趨勢無論是手機開發商、APP開發者皆不可忽視的一股力量。

【圖二】USAA Voice Command Mobile App
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(圖片來源:American Banker

為提供提升滿意度或開發差異化的新服務,語音輸入功能是個充滿前景的方向,然而語音輸入功能和文字輸入功能的使用者有很大的差異,對於資訊的輸入結構與服務呈現結構的需求也不同。一般來說,網路使用行為目的性高、自主性強,但是使用語音功能的行為傾向是被動的;例如語音輸入者在輸入後等待機器的審核及下一個指示,相較下,文字輸入者會主動地點擊按鍵。如果這些服務的結構設計或畫面不符合使用者需求,最終就只是白白浪費了投入的開發成本,或許有可能目前的技術限制根本就無法滿足使用者的需求,因此,在進行開發時,首先須從了解使用者的需求開始。

本文出自beBit

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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