大數據分析終於產生價值——談軟體機器人（bots）的趨勢|數位時代 BusinessNext

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：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：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。

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問