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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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