聊天機器人掀風潮,對話式電子商務時代起
聊天機器人掀風潮,對話式電子商務時代起
2016.06.06 | 科技

不久前,Facebook在F8大會宣布釋出聊天機器人(Chatbot)的API及Messenger Platform計畫,瞬間引爆了聊天機器人風潮。在此之前,Slack、LINE、Telegram、Skype等也相繼發布類似計畫。到底聊天機器人服務是什麼?網路巨頭們為什麼都一致看好?它究竟能為我們的生活及商務帶來什麼改變?

這是電影《雲端情人》(Her)的場景:在未來世界中,人人都能有一位虛擬助理,她能當你的朋友,傾聽煩惱,為你排憂解難;能在你繁忙的工作日程中,自動為你過濾、回覆信件與電話;當你需要任何協助,只要告訴「Her」,她便會盡其所能地替你打點好一切。

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(圖說:電影雲端情人中男主角與虛擬助理談心。圖片來源:雲端情人。)

不只是《雲端情人》,在電影《鋼鐵人》(Iron Man)中的虛擬角色「賈維斯」同樣也演繹了相似的「個人AI助理」概念。電影情節雖然只是幻想,卻也反映了人類對於未來世界的渴望,於是,蘋果為我們帶來了「Siri」、亞馬遜的「Alexa」也如約而至。

Chatbot讓你更靠近「雲端情人」夢

不過,在「隨身虛擬語音助理」技術更加成熟之前,我們在行動平台上接觸數位服務的主要途徑,仍然是透過各種App。我們期待一個又一個的App,能扮演「Her」的角色,幫我們解決生活大小事、帶來各種所需的資訊、更有效率地與這個世界互動。

蘋果在2008年推出革命性的App Store,連同iPhone 3G,開啟了全新的行動網路世代,然而App發展至今,早已過了最鼎盛的淘金潮。那麼,在「後App」時代,下一個數位服務的重要入口會在哪裡?下一個奪得先機的平台業者又會是誰?什麼樣的服務方式能讓「Her」更靠近我們一點?

對話式介面(Conversational UI)服務與聊天機器人(Chatbot),或許會是解答之一。

臉書(Facebook)在今年的F8大會上宣布開放Messenger聊天機器人API,極欲打造一個聊天機器人平台(以下簡稱Bot Platform),其無非是想成為聊天機器人時代的App Store,也一舉炒熱了聊天機器人話題。

什麼是聊天機器人?簡單來說,就是「用對話介面呈現的機器人程式」,透過使用者再熟悉不過的對話介面,讓使用者可以簡單、快速、方便地接觸各種數位服務,透過簡單的問與答,快速獲取想要的資訊,例如叫車、查詢天氣、閱讀新聞等,就像是在跟個人隨身秘書用文字對話一般。而當聊天機器人運用在商業時,以對話形式為主的商業服務就變成了對話式商務(conversational commerce),這股潮流以騰訊的「WeChat」為首,日前又有Facebook加入戰局,在Slack、LINE、Telegram、Skype共襄盛舉下,對話式商務發展呈現出方興未艾的態勢。

對話式介面有什麼魅力?回答這個問題之前,或許我們也該反問自己:有多愛聊天?BI Intelligence今年初一項調查指出,全球用戶在通訊App的黏著度,已經在去年中正式超越社群App,換言之,通訊App幾乎占據了我們使用手機的大半時間。「聊天」介面的易用性與用戶對它的熟悉度,也是讓聊天機器人服務能順理成章介入我們生活的原因之一。

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用「聊天」開啟新的商務時代

聊天機器人不只改變了我們接觸各項數位服務的體驗,對於業者來說,也能開啟全新的商務機會。Uber開發者體驗主管麥西納(Chris Messina)在F8大會之前,就曾在個人部落格上預言,2016年將是「對話式商務元年」。

不相信嗎?看看這個案例:一家名為ReplyYes的新創公司就用對話式介面服務協助黑膠唱片零售商接觸線上用戶,ReplyYes的聊天機器人會根據用戶行為與喜好,每天推薦不同的產品,用戶只要回覆「Yes」、「Like」或是「Dislike」等簡單訊息,這些回覆都在累積機器人對個人用戶音樂偏好的判斷能力;如果用戶輸入「Yes」,Chatbot就會回覆購賣連結,幾個簡單的操作就完成下單。

ReplyYes表示,這種方式成功觸發了68%的註冊會員購買產品,且有28%的會員在半年之內購買超過六張黑膠唱片。最後,這家唱片行在八個月內賣出共價值100萬美元的黑膠唱片。

另一個案例則是,日本達美樂披薩在LINE的官方帳號推出訂購機器人服務,正式上線四個月後,透過聊天機器人成交的訂單業績超過1億日圓。

通訊平台搶布局,比爾蓋茲也力挺

人工智慧與自然語言處理(Natural Language Processing)是聊天機器人的技術核心之一。不過事實上,目前市面上出現的聊天機器人,大多都還是很初階的人工智慧,甚至混雜著「工人智慧」,也就是背後仍須有真人客服在線上協助處理,而消費者能輸入的文字指令通常也都被限縮在一定範圍,程式僅能根據特定關鍵字判斷做出相應回應。

即便如此,也絲毫不減聊天機器人的魅力。在臉書大動作加入戰局之前,早已有許多通訊平台在此布局,甚至許多軟體新創業者也積極開發聊天介面的App。就連比爾蓋茲也對聊天機器人的前景一片看好,認為它未來一定能具備豐富的對話能力,在教育應用上大有可為。

在聊天機器人市場版圖中,可以看到它的「玩法」大概分成兩類,一種是單獨以App呈現的聊天介面服務,一種是依附在通訊平台之中的聊天機器人;而在這兩大類型服務的周圍,也開始出現一些協助建造聊天機器人的軟體服務者,協助商家打造聊天機器人服務過程中所需的各種人工智慧、行銷、支付、分析等工具。

不過,隨著「後App」時代來臨,通訊平台仍被視為未來聊天機器人服務最重要的集散地,甚至幾大通訊平台也都在隱隱較勁誰能成為聊天機器人時代的App Store或Google Play。

何謂「後App」時代?簡單來說,App市場已經過了成長高峰期,並且已經明顯出現了長尾效應,也就是排名前20%的App可能占據了使用者80%的時間,其中又以「社交通訊類」App為最大宗。

LINE台灣技術總監陳鴻嘉就直言,當使用者每天都會使用通訊App,這就是通訊平台先天的優勢,更不用說聊天介面本身就是通訊平台的核心,因此在通訊平台建造Bot Platform是再合理不過的事情;消費者與商家透過聊天機器人,能在通訊平台獲取生活中大部分所需的數位服務與資訊,再也不用下載五花八門又占空間的App。

目前除了臉書之外,LINE、Telegram、Kik Messenger、Slack、Skype等通訊平台都正積極朝Bot Platform的目標邁進,其中又以Telegram平台走得最快。早在去年6月,Telegram就已發布Bot Platform,在今年F8大會結束之後,Telegram也隨即將其升級為2.0版本,也是這近一年來最大幅度的更新。

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(圖說:Telegram 聊天機器人平台。圖片來源:Telegram

不只通訊平台,就連Google也不想錯過這場戰爭。如果未來的人們只要登入通訊平台,隨手抓幾個聊天機器人小秘書,完成搜尋餐廳、訂購網拍等任務,搜尋引擎龍頭Google會如何?雖然這樣的想像太過極端,不過與其坐以待斃,不如加入戰局。日前甫結束的Google I/O大會,Google就順勢推出了自家的即時通訊服務「Allo」──當然,聊天機器人也是Allo的必備元素。

雖然目前聊天機器人僅能執行較為簡單的任務,但隨著人工智慧、自然語言處理與分析等技術的演進,未來的聊天機器人確實能有許多應用想像空間。也許,在科技怪傑們打造出真正的「Her」之前,暫且以聊天機器人為伴,等待那一天的到來吧!

  • LINE
    LINE今年大量釋出「LINE BOT API 試用」帳號,供全球開發者免費申請,台灣開發者踴躍程度僅次於日本。
  • Facebook
    今年F8大會,Facebook正式釋出Chatbot的API,以及Messenger Platform計畫預覽版。
  • Telegram
    相較於LINE、Facebook,Telegram是最早發布BOT Platform的通訊平台。
  • Luka
    原本只是讓使用者可向與私人助理聊天一樣搜尋餐廳並訂位的聊天服務App,4月時重大更新後增加更多的功能,現在可查詢天氣、尋網路資訊、玩遊戲等。

打造一個聊天軟體服務,你可以借重的兩大類工具

目前聊天軟體服務可以分成兩種大類型,一種是依附在通訊平台(LINE、Facebook Messenger、Slack、Telegram……等)底下的聊天機器人(Chatbot);另一種則是獨立於通訊平台之外的服務,它可能是以聊天介面(CUI)呈現的App,例如碎碎念記帳、Luka等App;或是在一般App內的聊天軟體(In-App Messaging),甚至是簡訊(SMS)客服服務。

有些聊天軟體服務,背後是由真人客服在其中介入,例如Magic、Pana、Operator;有些則是由人工智慧軟體在背後驅動的智慧聊天機器人,例如Assist,它讓使用者可以在即時通訊軟體中搜尋餐廳、買票、訂飯店等,而且也能整合在各大通訊平台之中。

無論你想打造的是哪種類型的聊天軟體服務,目前聊天軟體服務生態圈中都已經有不少工具可以借重,我們也將這類工具分成「Bot Builder」、「In-App Messaging」兩大類型,前者是以打造通訊平台底下的Chatbot為目標的工具,後者的工具服務則能協助開發鑲嵌在App中的聊天軟體。

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拋棄祖國、行蹤飄忽,神秘的Telegram創辦人

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台灣大多數人對Telegram這個平台可能很陌生,不過它可是目前月活躍用戶數突破1億人次,排名擠進全球前十大的通訊平台,而Telegram正式上線時間至今還不到三年。這家公司的行事風格神秘低調,沒有股東、從不引進任何外部資金,也堅稱絕不出售,至今無人知曉其辦公室位於何處,就連創辦人也是行蹤飄忽不定。

Telegram創辦人是號稱「俄版祖克伯」的保羅.杜洛夫(Pavel Durov),也是個連續兩次創業都在短時間內大獲成功的創業奇才,一次是Telegram,更早之前則是有俄版臉書之稱的社群網站VKontakte。

2006年,大學剛畢業的杜洛夫創辦了VKontakte,到了2008年4月,VKontakte的用戶數就突破1千萬。不過,VKontakte上毫無節制的言論自由,卻成了俄羅斯當權者的眼中釘。

此後,一連串的「政治動作」針對杜洛夫而來。與此同時,俄羅斯政府對VKontakte的惡意收購也持續進行,最後幾乎形同「國有化」。

2013年,就在俄羅斯政府絞盡腦汁對付杜洛夫時,杜洛夫也沒閒著,他帶著信任的同事遠赴美國,在那裡,他們創立了Telegram,回到俄羅斯時,他完全出售了VKontakte的個人持有股份,再也不戀棧這間估值超過30億美元的公司。

2014年,他在大西洋某個島國上透過捐錢弄到一本護照,正式「拋棄」了他的祖國,過著行蹤飄忽的生活,也沒人知道Telegram辦公室究竟在哪裡。杜洛夫,無疑已成為當代另類的網路傳奇。

(圖片來源:wikimedia-Nick Lubushko)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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