大數據分析終於產生價值——談軟體機器人(bots)的趨勢
大數據分析終於產生價值——談軟體機器人(bots)的趨勢
2016.03.16 | 科技

本文作者鄭博仁,原文刊載於Cherubic Ventures,《數位時代》獲授權轉載。

2010 年我創辦心元資本以來,在矽谷、中國與亞洲之間觀察跨國的科技發展,見證了網頁到 App 的行為改變。現在,人們過去談論的大數據、機器學習與人工智慧等技術,正透過新的應用方式呈現給使用者 — — software bots(軟體機器人)是繼網頁和 App 之後的新一代介面,成為了眾人湧入開發的平台。

沒有介面才是好介面

發現 「Penny」 時,我很興奮地向同事展示,它是一款個人的財務管理 App,連結使用者的銀行帳戶後,能夠記錄收入和支出,甚至追踪消費目的。 Penny 沒有華麗的軟體介面,它模擬了通訊軟體的文字溝通,讓使用者感覺像與虛擬助理互傳訊息一般,以既定的指令語句,例如 「My spending graph」(我的支出圖表)來呼喚結果。限制使用者的輸入內容正是 bots 成功之處,在過去,硬體公司的載體聯網後,期望蒐集與分析資料能夠協助使用者做出更好的決策,但機器學習分析後的結果與呈現,往往包含太多的選項,使用者不知道該查看收支圖表、還是了解消費分佈,無法解決即時的資訊需求,打不到痛點,最後又淪為無用的龐大資料。又例如,Siri 等個人虛擬助理推出時,眾人一陣瘋狂,但無邊無際的問題造成一來一往的效率低落,有多少人得以藉此管理日常生活呢?而 bots 整合資料後,在框架指令的前提下,直覺地提供使用者真正在乎、真正重要的資訊。

圖說明
圖說:個人財務管理 Penny 的介面

如果你有配戴運動手環,例如 Fitbit,在 App 上會看見你一天走了多少步、燃燒了多少脂肪,但你是否能夠想像,一個軟體機器人直接向你說:

「你這週只運動了三小時,但應該再運動五小時,以下這些是可以運動的空閒時段,以及附近的健身房位置」

這樣直接呼應需求的推播提醒,才是資料透過機器學習後,對使用者而言具有價值的應用。

平台的 bots 生態系

除了 Penny,新聞媒體 Quartz 也推出原生機器人訊息 App,透過互動問答了解讀者的閱讀習慣與愛好,這些獨立運作的 bots 不受平台限制,終止服務的風險較低。

然而平台內的 bots 則享有使用者介面統一、平台的推廣力量與平台的資料爬梳等優勢。通訊軟體 Telegram、企業溝通平台 Slack、Facebook Messenger 與微信公眾號都正在打造自家的 bots 生態系。 Telegram 內的 bots 目前大多是輕巧的小工具,例如圖片搜尋、查看天氣和匯率換算。但相較嚴謹的企業平台 Slack 上有許多商務服務 bots,例如檢核團隊績效的 Nikabot、掃描收據後自動彙整差旅支出的 birdly、整合 Google Anaylytics 等數據分析軟體的 Statsbot。微信內的公眾號則是真人與 bots 參半,提供即時的客戶服務,快速訂機票、訂餐等等。Facebook Messenger 的野心自去年 F8 年會揭開序幕,宣布支援訊息內的第三方服務,除了我自己很愛用的 GIPHY 這類趣味的內容工具,隨著 Facebook 出現愈來愈多商家頁面,Facebook Messenger 也串接商家與客戶的訂單細節、物流追蹤等工具。

圖說明
圖說:差旅支出軟體機器人 Birdly

由於介面類似,自然而然文字型的 bots 圍繞著通訊軟體,但隨著開發教學工具與社群的出現降低了門檻,相信將看見多元模式的軟體機器人出現,解決特定需求,機會也將拓展至物聯網和車聯網等新平台。

另一個 bots 出現時機的重點則是,年輕一代的使用行為完全虛擬化,他們在社群媒體上的互動就代表了「社交」,未來虛擬實境成熟,可能根本沉浸在另一個世界,軟體介面不該再是指令,而需要「互動」才能滿足需求。

亞洲的硬體優勢讓物聯網公司風湧而起,許多公司也體悟到軟體為主、硬體為輔,期望替使用者記錄生活細節、創造價值。過去我們掛心每一個裝置都各自擁有獨立 App,難以整合,其實更需要思考蒐集來的資料如何和使用者產生長遠連結。當獨立 App 開發者、平台的生態系與使用者行為都已成熟,bots 絕對是現在與未來,提供有價值資訊的趨勢。

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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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