[AI洞見]聊天機器人幫幫忙,可以給我更多服務嗎?
[AI洞見]聊天機器人幫幫忙,可以給我更多服務嗎?

當Facebook與LINE大張旗鼓宣揚聊天機器人的好,聊天機器人與人工智慧就這樣被送作堆,金融機構爭相推出智能客服,所有人都期待聊天機器人帶來24小時全年無休的萬能客服。但是使用起來,好像不怎麼聰明,究竟出了什麼問題?

我的聊天機器人一直跳針,他到底會什麼?

近年來蓬勃發展的,其實是弱人工智慧,弱人工智慧一次通常只能處理一件事。處理問答、影像辨識、機器翻譯等不同的應用需要有不同的模型架構:監督式記憶神經網絡、卷積式類神經網絡與深度殘差式網絡。一次一件事情,不能再多了。

智能客服可以有效率回答客戶的問題,可以做到精準檢索系統、泛用語意辨識及關鍵資訊抽取,但智能客服終究如人一般,需仰賴高品質知識庫提供的資訊,處理客戶問題,當支持智能客服的知識庫破舊、疏於管理,仰賴知識庫建立的智能客服,回覆也無法盡善盡美。

在企業內部的需求裡,客服作為服務客戶的第一線,真正能夠回答的問題,教材裡面有的東西,智能客服往往也能回答,但是要如何安撫客戶的火氣,撫平客戶受傷的心,客服往往見招拆招,仰賴個人長期社交技巧,這樣的需求對人工智慧來說就有點難了。

建立智能客服仰賴在過往大量紀錄,從資料裡面學習已知知識,透過軟體的高擴張性,達到一致且低成本的大規模客服系統。或許有一天強人工智慧的出現,可以自我學習維護知識庫的能力。

但是在今天,弱人工智慧在智能客服上做的只是更高效率的檢索資料,在一堆垃圾裡面檢索,是檢索不出黃金的。不會的東西就是不會,找不到就說找不到,智能客服據實以答,人們卻覺得它在跳針。

誠實不是罪,可是實話往往是。當我們覺得生冷的回覆,無法滿足客戶的需求,不妨審視企業內部所提供的知識庫中的常見問題集,回覆品質究竟又是如何?又或者這些所謂的「常見問題集」其實既不常見,甚至不是使用者在乎的問題。

那聊天機器人到底可以做什麼?

客戶服務與支援(Customer Service and Support,CSS),是各大企業面對客戶的第一道防線,也是數百年來核心技術──人類智慧,從未改變過的產業,在這一波人工智能的浪潮下,成為各家公司搶攻的AI灘頭堡。

根據Gartner提出的《Market Share Analysis: Customer Relationship Management Software, Worldwide, 2015 》報告,客服軟體所在的客戶服務與支援領域,市場規模占到客戶關係管理(Customer relationship management,CRM)總體規模的39.4%,一年約103億美元。然而,AI真的準備好搶佔這個數百年來極度仰賴人力的產業嗎?

現今的人工智慧技術,要能夠客製化每間公司的類人客服,還是需要仰賴大量的規則,才可以回答得像人。

無論是Facebook或是LINE,真正開放的不是具有人工智慧的機器人,而是一般社會大眾使用通訊軟體渠道的權力,開放的是一個全新的使用介面,開發者能夠在通訊軟體部署許多服務,不再只是單純的人與人溝通的平台,提供商家使用對話式介面的權力,聊天機器人就像網頁一樣,是使用者使用的介面之一。

就像十五年前的網頁一樣,不存在一個泛用型的解決方案。今天,網頁存在著各式各樣功能,供商家與使用者互動,互動的方式也因人而異。

正如我們不會期待架一個網站就能解決所有問題一樣,我們也不應該期待聊天機器人能夠說學逗唱樣樣精通。

這是一個嶄新的介面,提供的是一個互動的管道,設計好適當的使用情境,充分利用聊天機器人這種輕量級、對話式的使用特色,打造屬於獨特用戶體驗,這才是聊天機器人真正的價值。

例如今年台中的TC DEMO SHOW以及2017 Future Commerce 未來商務展都透過聊天機器人部署會場資訊服務,讓開發者能夠不需要特別開發一次性APP,使用者也免去下載新的APP的困擾,在現成的通訊平台上就可獲取資訊。近期計程車叫車服務TaxiGo,也善用Facebook及LINE兩大通訊平台,降低使用者獲取門檻,直接在大型平台上,提供使用者叫車服務。聊天機器人的開放,除了在智能客服上所達到的成本控制上,更重要的是平台背後潛在的廣大用戶。

去年底,聊天機器人在世界捲起浪潮,但此風潮,其實是「微信公眾號」創造的通訊軟體的成功商業模式,帶來的仿效。

在微信公眾號上,只要透過簡單的指令,便可得到主動推播以及需要的服務。同時另一個戰場,AI也因為AlphaGo大勝李世乭與柯潔而帶來熱潮。或許正因為AI的蓬勃發展,讓人直接的把聊天機器人與智能客服劃上等號,是非常可惜的。在通訊平台廣大的使用者基礎下,聊天機器人可以提供的是更多潛在的附加價值以及更多有趣的服務。

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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑

氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
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自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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