聊天機器人與聲控機器人不是救國良藥
聊天機器人與聲控機器人不是救國良藥

聊天機器人(Chatbot)和聲控機器人(Voicebot)潮流大興,台灣方面自然也隨風起舞。

而這類機器人(Bot)的應用也被廣為報導,如Facebook的聊天機器人數量大增;語言學習平台Duolingo推出聊天機器人;而這些機器人相關公司與新創團隊也不斷擴增版圖。同時,大公司如亞馬遜、Facebook和Google也都與創投聯手,開始推出以聊天機器人為主題的創業加速計畫,如這個這個這個。當然,台灣也有不少新創團隊開始議論是否應該趁早切入聊天和聲控機器人領域,也有許多開發者已經動手開發產品。

但是,聊天和聲控機器人真的會翻轉科技業經濟嗎?讓我們一起看下去。

Bot不是一種產業

Bot究竟會不會顛覆現在的App經濟呢

答案是:言之過早。

首先,在討論Bot時,太多評論者犯了兩大謬誤:

第一謬誤就是將Bot與人工智慧搭上線。 事實上,不管是聊天機器人還是聲控機器人,所謂的Bot都只是一個接收訊息(輸入、輸出)的介面罷了,並不代表其真的運用了什麼足以掛齒的「人工智慧」技術。比如說,計算機聊天機器人縮短網址機器人翻譯機器人,都只是將一些稀鬆平常的API透過簡訊的形式呈現,跟人工智慧通常是兩條平行線,沒什麼必要地交集。

第二謬誤就是把Bot本身當作一種產業別來討論,過度神化Bot的價值。 Bot本身就好像是一台載具,這載具並沒有天生的社會和經濟價值,必須要為某種產業服務,才有商業上的意義。

重點來了,科技業其實沒有所謂的「Bot」公司,金融科技依然是金融科技、教育科技依然是教育科技、醫療科技依然是醫療科技,聊天機器人本身並沒有價值,新創公司也不會因為為自己打上「Bot」的標籤馬上就可以無中生有。

同時,聊天機器人疑雲尚未明朗,但是其警訊大部分科技人卻選擇充耳不聞:當許多美國知名創投與加速計畫都專注於產業化,積極與各種民生與傳統產業接軌的同時,亞馬遜和Google卻出手闊綽,合作協辦不少「專注於技術規格,卻沒有具體產業別與商業模式」的聲控機器人新創培育計畫。

在許多科技新創人眼裡,或許會以為為了新的技術規格和通訊介面,大手筆輔助相關新創公司是一件好棒棒的事情。

但事實而言?教育用聊天機器人、醫療用聲控機器人、金融用聊天機器人等新創公司之間除了都有「機器人」的介面以外,商業模式和營運模式都完全不同,把這些公司全部塞到同樣一家加速計畫中其實一點意義也沒有。

這顯示目前整體趨勢而言,聊天和聲控機器人還是相當茫然,而且在短期內恐怕不會得到紓解。

Bot在B2C與B2B的商機盲點

若要討論聊天與聲控機器人的產業應用,我們可以先從B2C(消費者用)與B2B(企業用)兩塊去探討。而不諱言,在兩大市場中,Bot前景的阻力仍多過助力。

先看看B2C。

B2C的Bot概念,一般都是透過Facebook、Twitter、LINE、WeChat、簡訊等訊息平台,以及Alexa、Google Home等聲控平台來與消費者互動。經過一番造神運動,許多人相信這些訊息和聲控平台將會取代現有的手機App,讓人只要用自然語言就可以完成現在呼叫Uber、簡易計算機、查看天氣、訂外賣等工作,一切都會更便利。

有夢是很美沒錯,但不要與現實脫節。B2C聊天與聲控機器人光從作用上就可以看到以下商業上的障礙:

首先,這些機器人所使用的通訊平台,原本就薄利多銷(甚至無利多銷)。 使用者對於付費的意願較低,先天市場條件就不理想。即便是Alexa、Google Home等家用聲控平台,其利潤也是來自於電子商務,而非軟體應用。

第二,聊天與聲控機器人的通訊平台本身設下了不小的商業化限制。 如Facebook對於聊天機器人在置入性行銷上的應用仍有諸多限制;而Alexa與Google Home上的聲控機器人必須透過其平台上的Skills商店才能上架。美其名是「商店」,但Skills商店上發行的Bots都是免費的。

除此之外,若要在金流和資訊上有更高的自由度,Bots仍需使用者在第三方開發者平台上先註冊(例如Nest的Alexa Skill就要求使用者必須要先上Nest網站上註冊才能夠使用Skill),因此不論在上架流程還是商業化過程上,聊天與聲控機器人都面臨極大的阻力。

最後, 聊天與聲控機器人最大的致命傷仍在於其介面。 雖然說自然語言是人類最自然的溝通方式,但大部分的溝通仍仰賴多維度(平面以上)互動,以及多媒體與文字的相輔相成。

目前許多聊天機器人的功能只能說是App的部分功能(如Amazon Alexa的購物功能只是Amazon Shopping App的一小部分),而當大部分的App本身都是免費下載並採用升級付款制度時,功能更蹩腳的聊天機器人,幾乎不可能突然突破各種網路服務平台的商業化困境、創造新產值。

再來,討論到B2B聊天機器人時,其面臨的商業化困境雖然沒有B2C嚴重,但是卻也面臨許多難題:許多B2B的產品對象都是高階使用者(Power User),大多數的B2B軟體不會使用自然語言,反而還會使用更多的圖表、試算表等量化分析工具來輔助提升工作效率。

由此可見,許多現在的聊天機器人新創,不管是金融科技的銀行餘額查詢和投資管理機器人,還是協助管理備忘錄和行事曆的機器人,很快地都將受限於其自然語言的溝通介面,並不適合高效率和高複雜度的企業工作環境。

在B2B環境中使用聊天機器人,只能說是輔助,而難以成為核心。

Bot的成敗關鍵不在Bot,而是在服務

聊天與聲控機器人至今輿論最大的盲點在於其過度專注於「機器人」,卻藐視了「服務」的核心。

說穿了,今天要學習語言,Duolingo的聊天機器人核心仍然是Duolingo;要叫車,其服務核心仍然是Uber和Lyft;若是要線上訂餐,利基仍然是由Seamless Grubhub掌握;論及個人金融管理,前提仍然是銀行與金融機構擁有多元且成熟的服務平台。

整個聊天機器人和聲控機器人的版圖,只能說是網路服務經濟的另一面向出口,而非什麼新產業的崛起。就好像過去的單機防毒軟體、單機繪圖軟體、單機通訊軟體,在2000年後紛紛被搬上雲端,而又在2010年後紛紛在App商店中上架。業務的模式和管道改變了,但是成功的前提還是要有服務的價值核心。

所以說,Bot不會是台灣新創環境的救星。

當大家看到Bot潮流不斷地跟風鼓譟時,請冷靜思考:台灣網路新創不論線上購物、線上訂餐、線上學習,還是線上通訊等領域,在亞洲都已經難以立足,更甭談到世界舞台競爭。服務的核心競爭力都已經疲軟,跟著做聊天機器人、聲控機器人,也改變不了現狀。

最終,聊天與聲控機器人的版圖,仍是世界級網路服務平台的舞台。

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關鍵字: #Chatbot
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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