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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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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