全球最大廣告主P&G：Facebook精準投放廣告不夠有效，將減少投放|數位時代 BusinessNext

非針對整體數位廣告、僅減少精準廣告預算

Facebook擁有17億名用戶，已然躍升成為數位廣告龍頭，去年，光是廣告營收就高達170.8億美元，年成長49%。對廣告主而言，Facebook廣告的目標客群功能可觸及特定的潛在消費者，但顯然並非所有商品都適用於這種廣告模式。

P&G行銷長Marc Pritchard：「我們商品的目標受眾太多，但廣告投放卻越走越窄。我們希望找到，精準投放廣告的同時，卻不失觸及更多目標群眾的方法。」根據《華爾街日報》報導，P&G在兩年前曾嘗試透過Facebook將空氣清新劑廣告目標鎖定在「有養寵物或是大家庭」的對象，產品銷售成績卻不見成長，直到P&G捨棄過去的廣告受眾限制條件，改成只要年滿18歲以上就能看見廣告，銷售情形才好轉。

不過，此舉並不代表P&G將全面縮減Facebook的廣告預算，數位廣告仍是P&G廣告策略的一部分，但未來在鎖定目標受眾投放廣告時，僅會選擇目標受眾和商品較為合理的組合，例如向準媽媽投放尿布廣告。

（圖說：Facebook可自訂廣告受眾。圖片來源：Facebook。）

分析師：大品牌需要更廣的觸及

P&G此舉也突顯Facebook精準投放廣告對大品牌的限制。對P&G這類的大品牌而言，廣告範圍或許拉得越廣越好，更為適合如電視的傳統廣告平台。市場研究公司Pivotal Research分析師Brian Weiser表示：「品牌越大，需要更廣的觸及，減少針對特定受眾的廣告。」

在縮減Facebook精準受眾投放廣告預算的同時，P&G預計將今年整體廣告預算調高5%。去年P&G的廣告支出為72億美元，當時就曾被媒體報導已將大部分的預算轉至電視廣告。

Facebook對此回應，P&G僅是針對精準廣告，而非調整Facebook整體廣告預算。「Facebook的廣告策略優勢，在於結合大量觸及和客製化投放，特別適合行動裝置，能大力彌補電視所不及的。」Facebook發言人表示。「P&G從過去經驗學到如何拿捏大量觸及和鎖定特定目標的廣告，過去在我們的平台很成功，未來也將持續下去。」

P&G並非首間不滿Facebook廣告的大企業。早在2012年，通用汽車（General Motors）也因為廣告效用不大，宣布將停止在Facebook上打廣告，不過歷經11個月後，通用汽車又重新在Facebook廣告投入預算。

@@ACTIVITYID:612@@

AI正以驚人速度重塑世界樣貌，金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一，不僅積極擁抱創新變革，更透過開放分享促進產業共好：在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」，揭示多代理（Multi-Agent）雲端協作架構，讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴，拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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。

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。