KKBOX再優化！耗時三年，打造個人化音樂推薦系統|數位時代 BusinessNext

你知道自己想聽什麼音樂嗎?

「我們最早的想法就是想用科技的力量，讓聽音樂有更好的體驗。」KKBOX總裁李明哲說。他表示，產業內有許多優秀音樂人做出好音樂，企宣人員也賣力宣傳，不過，如何讓用戶適時適地接觸到這些作品卻是個有待克服的難題。如果用戶很明確地知道自己想聽什麼歌，事情還好辦，但是如果需求很模糊，就會需要一套夠了解你的推薦機制。

KKBOX產品開發中心負責人林華指出，這次推出新版產品，共有三大重點優化，其中最重要的就是個人化推薦系統。

她表示，目前KKBOX曲庫中共有3千萬首歌曲，為了提升使用者體驗，從2013年開始，KKBOX的資料科學團隊和台大、中研院和政大等學術單位密切合作，持續優化演算法。政大資訊科學系教授蔡銘峰指出，這次推出的演算法採用最新深度學習技術，並基於深度學習的基礎提出新的表示式學習方法，讓用戶可以更容易接觸到自己感興趣的歌曲、歌手、專輯或曲風。

蔡銘峰舉例，過去傳統作法，可能是去記下一首歌的曲名、歌手名、音樂類型等標籤，但現在的作法則是要讓資料自己去定義出特徵。就好像Google開發機器人在YouTube的影音裡面去定義出貓是什麼樣子一樣。「所以重點是資料量要夠大，才能Drive出來。」他也補充，過去只能在歌曲增加關聯性，但現在則是可以把更多的使用者因素也加進來分析。

給消費者驚喜，創造音樂平台的價值

而實際上，林華表示，在測試時，他們透過「消費者是否點下推薦音樂」、「有沒有聽完推薦音樂」，和「聽推薦音樂的數量是否增加」這三點來判斷，發現新的演算法確實比過去更精準、更有效。

林華也指出，當消費者總是只聽那幾首歌時，KKBOX的價值就難以被凸顯，但若能經由推薦機制，讓消費者因為聽到喜歡卻從來沒注意過的歌曲而感到驚喜時，消費者就會更喜歡KKBOX。

除了演算法推薦，KKBOX也和陳玠安、DJ Rainbowchild等專業音樂人合作，透過人工方式重建分類，並將曲風和情境分類擴充到上百種。例如電子、搖滾、嘻哈等，就可以再細分為House、Trance、Pop Rock、Shoegaze等不同風格的子分類。

使用者介面也改版，並擴充使用情境

在介面設計和音效上，KKBOX也有著墨。林華解釋，在介面設計上，手機和平板上將改以瀑布流方式呈現，方便用戶瀏覽。另外，KKBOX和音樂解決方案公司DTS合作，為耳機使用者打造出寬廣模式、前置模式和傳統模式等三種體驗方式。在寬廣模式中，使用者可以感受到環繞音效，如果切換到前置模式，就像是歌手站在你面前表演一樣。

另外，為因應全螢時代來臨，未來KKBOX不僅支援微軟HoloLens、智慧車用Apple CarPlay和Android Auto，客廳娛樂方面則支援XBOX、Apple TV和Android TV。出外運動時，也能透過Apple Watch、Android Wear聆聽音樂。

KKBOX表示，Android用戶即日起已可下載新版KKBOX，iOS版本則會在本月下旬開放。

過去兩年，企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」；然而，隨著 AI Agent 技術的快速發展，未來幾年，企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI，AI Agent 更像一個虛擬人，可以自主查詢資料、操作系統與執行流程，這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義，從單純的輔助工具，正式升級為企業的「數位員工」。

然而，當 AI 被賦予更多權限與自主性時，也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言，若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制，AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險，反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此，中華創智推出 AgentHub 平台，協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制，讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」：權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為，在 AI Agent 時代，企業首先必須思考的核心命題是：「我們可以授權它做到什麼程度？」

他指出，AI Agent 若要順利完成一項完整任務，勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而，這也正是企業最兩難的地方：一旦賦予 AI 過大的權限，很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險，但若權限不足，又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬，正是企業導入 AI Agent 時最難以切割，卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察，在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示，早在去（2025）年，就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時，多半先從單一部門開始試行，客戶在規劃 AI Agent 時，希望從企業整體出發，讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而，當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後，企業真正需要解決的問題，就不只是如何部署，還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論，促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台，讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent，」李柏青說，未來企業需要管理的不只是員工，更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊；而 AgentHub，就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

打造數位員工的「生產履歷」！AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調，AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身，而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理，並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制，這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權，以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』，當系統運作遭遇異常或疑慮時，企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露，第一線客戶、特別是金融與政府單位，在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界，也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此，中華創智在協助企業導入 AgentHub 時，不僅協助建立底層架構與權限管理機制，更會依據不同應用情境，與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範，協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境，在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

從 MLOps 到 AgentHub：把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台，AgentHub 最大的差異化優勢，莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示，中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時，便已深入企業地端環境，相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著，企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點，中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗，也成為 AgentHub 最重要的設計基礎，讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運，而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外，AgentHub 的另一項優勢，在於採用 No-Code／Low-Code 開發模式，使用者不需要具備程式能力，只需透過拖拉元件，即可快速打造符合業務需求的 AI Agent，讓真正熟悉業務流程的人，也能成為 AI Agent 的開發者。

然而，「人人都能輕鬆開發」的背後，並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出，在 AgentHub 的架構下，每一隻 AI Agent 投入實戰前，都必須經過嚴謹的審核機制，並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然；若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差，管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣，必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業，關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為，AI 會放大企業原有的優勢，也會放大既有的管理斷點，因此，資料治理、權限管理與 IT 基礎架構，才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出，真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent，更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程，將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待，未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制，歡迎與中華創智團隊聯繫
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