Siri台詞來自台北女孩之手?語音助理背後的「創意寫作者」:我們需要更多作家和詩人
Siri台詞來自台北女孩之手?語音助理背後的「創意寫作者」:我們需要更多作家和詩人

功能性的人機對話是對語言的降格,這一點瑪莉安娜・林(Mariana Lin)反覆重申。她在LinkedIn簡歷上的職位是Siri Writer,她是虛擬助理背後的臺詞作者。

瑪莉安娜·林出生於台北,5歲時隨家人遷往美國,英語文學本科畢業後繼續讀了新聞學碩士和法學博士。她當過記者、自由撰稿人,也是詩人、作家以及前蘋果公司的創意人員;現在為漢森機器人(Hanson Robotics,機器人Sofia的公司)做人工智慧諮詢,並定期受邀參加史丹佛大學的人工智慧討論會。「我想你可以說我是一個創意寫作者。」她用了creative writer這個詞來形容自己的職業。

同時,她在《巴黎評論》上開了一個有趣的專欄「Artificial Intelligentsia」,從自己的工作經驗與知識背景出發,分享AI寫作、AI人格塑造的種種。在專欄文章《與Siri的荒誕主義對話》中,她提出功能性人機對話對日常的主宰將會危及我們逐漸衰亡的對話藝術:「這些功能性的對話,並不會像日常交談一樣給我們太多的啟迪。相反,正是那些荒誕的、令人意外的語言照亮了詩歌、文學,滿足了我們不自知的內心需求,帶來了超凡脫俗的藝術享受。」貝克特的獨白可能看上去沒頭沒腦、不知所云,而正是永遠不在場的戈多再現了人類生命的混亂與不可理解性。在效率至上的當代生活中,無目的的漫談式對話顯得尤為珍貴。

2010年,Cortana尚未發明,Alexa也還只是《星際爭霸戰》的粉絲、亞馬遜CEO貝佐斯(Jeff Bezos)腦海中不成形的設想。而「一名謙遜的私人助理」Siri首次作為合作廠商應用,出現在蘋果手機的應用商店中。第二年,蘋果公司收購了Siri團隊,在2011年發佈的iPhone 4S中推出了新版Siri。它學會了更多種語言,和來自各個國家的用戶交談,為他們安排日程、查看天氣、回覆郵件。

不過,儘管擁有先發優勢,蘋果公司卻顯得後勁不足。在Alexa(2014)、Google Assistant(2016)、Bixby(2017)等其他語音助理如雨後春筍一般冒出來時,Siri每年一次的更新僅限於與新的iOS系統適配。

Mashable的記者雷蒙德・王(Raymond Wong)在今年3月毫不留情地指出:「從功能和理解能力上來說,Siri已經落後其他語音助理太多了。」當時正值HomePod推出不久。

很多人都聽過Siri回覆:「對不起,我不太明白」,也有很多人記錄下它的beatbox和詩歌朗誦,或者它如何毫不客氣但極度圓滑地回應你的表白。有一個對話也很有名──如果你問它,「生命的意義是什麼?(What’s the meaning of life)」它則會引用道格拉斯·亞當斯在《銀河系漫遊指南》中的梗:「42。」

在Google上,關於Siri性格形容詞大多是sassy(時髦)和snarky(愛諷刺的)。其中sassy和Siri的搜尋關聯性,在2015年一度達到了高峰。作為創意工作的參與者,林也很同意這樣的形容。毫無疑問,除了溫和友好以外,Siri有了別於其他語音助理的「特質」,進一步說,即是它的「性格」。和人類的性格不同,它的性格仍然是被程式設計的。需要說明的是,儘管AI助理的妙言妙語是透過程式寫好的,但程式的另一端是冥思苦想的創意人員,他們像掌控著人物的小說家,雕琢著與未知人類可能發生的對話——以及發生的邏輯。

按照林所說,他們負責為AI助理建構背景故事(backstories)和一套信仰體系(belief system),再將其植入AI助理的互動行為中。開發日程規劃型聊天機器人的公司x.ai的互動設計師安娜·凱爾西(Anna Kelsey)表示,他們在設計時需要思考稱呼人類時該用姓還是名、回覆時是否要用表情符號……「因為我們不希望人們覺得,你家的AI助理太隨意或者太端莊了。」

塑造一個AI助理的性格和塑造一個虛構人物,有何不同?AI scriptwriter(腳本作家)的工作內容有哪些?針對這些問題,我們和前蘋果公司創意總監林進行了一次對談。(Q=我們;M=Mariana Lin)

AI助理的性格塑造是一個新的範例

Q:在一開始為Siri「設計」人格時,你是怎麼想的?這樣的過程,是不是和寫小說時的塑造人物有些類似,兩者有何具體區別?

M:我在《巴黎評論》上寫了一篇新的專欄<如何為AI塑造性格>,文中的第一張圖表顯示:AI的性格塑造和小說人物或真實人類擁有的人格都不太一樣,它是一個新的範例。

在文中,作者將AI個性描述成介於人類性格和小說人物性格之間的一種人格。

Q:幾天前我有讀過這篇文章,但我想知道的是具體這三者有何關聯。因為在文章中,後幾段你就轉而寫「我們應該和AI建立怎樣的關係」了。

M:這篇文章中,我列出了小說人物和AI人物特點的一些區別。比如對於小說中的人物,道德上我們會更加寬容;對AI則不是,我們不會創造出道德敗壞的AI;真實的人類有觸覺和感受,會有生老病死,而AI又不會。至於相似之處,AI性格和真實的人格就有很多相似了,我們可以想想看,平時我們願意和哪種人打交道?現實生活中哪種人格比較討喜?在AI中也會是一樣的。具體的品質可能有:聰明、忠誠、幽默感、同理心等等。

虛構人物能夠使我們愉悅、讓我們產生代入感,但不總是會引領、激勵我們——這並不是他們的任務。但AI不同,它們是有可能通過示範性行為來引領人類的,比方說通過它們與我們交流、發生聯結的方式。

*Q:有沒有可能也有不道德但是很討喜的AI呢,像小說中迷人的反派角色?(考慮到它們暫時不能對人類做出身體傷害)

M:不,這是不可能的。首先,如果它們是實體的(機器人),它們就可以造成實質的傷害,現在已經有很多實體的AI機器人了。其次,傷害不只有身體傷害,還有心理傷害。所以它們和環境中其他可能影響到人類的事物是一樣的。一些研究也已經顯示,人類和植物、自然界說話的方式能夠影響到它們的細胞結構。所以像這些非實體性的東西,比如說語言,是絕對會產生影響的。

Q:嗯。所以你認為引領、激勵人類,其實是AI的任務之一?還是說人類在發明AI時,就有這樣的意圖(讓它來引領、激勵人類)?

M:對,我認為我們對AI和AI發明者,都可以期待更多,不只是讓AI單純模仿人類。我認為我們可以且應該期待AI幫助人類前行,並為人類作出更好的示範。想想那些人類一直以來就不太擅長的品質:同情心、耐心、彌合分歧與誤解……我們應當設想未來AI能夠在這些方面彌補人類。

*Q:塑造AI的性格,有哪幾個最重要的部分?像你之前說的,你覺得很多AI還沒有形成自己的性格,還在探索。

M:如果要形成性格,需要一個背景故事(backstory)和一套信仰體系(belief system)。它需要一個原始的故事——它從哪裡來、為什麼創造了它、它的發展狀況和個人歷史(即使是很簡略的歷史),然後還要有一套信仰體系。這樣的信仰體系可能是它從它的創造者處繼承來的,或者根據它自己的經歷漸漸形成的。從這些信念中你會把握到它的性格特點和一些個人觀點,然後你再為它加入一些好玩的東西,例如它的怪癖和奇想。

當然,(AI的)性格需要在某種形式上與它的功能相呼應,它的個性總是要在它執行功能的時候才能得到顯露。

Q:當你在為AI寫臺詞的時候,你是一開始就決定了你要為它塑造怎樣的性格,還是說你是邊寫邊探索AI的性格?

M:兩者都有。通常來說一開始AI會有設計好的性格或者背景故事,之後隨著它的成長和適應,它(的性格)會慢慢演變。

Q:你在為AI寫台詞的時候,會留下什麼彩蛋嗎?

M:當然。不過如果我告訴你了,就沒有彩蛋了!但對我而言,與其說它們是彩蛋,不如說是人生的荒誕時刻。舉個例子,如果我現在把一個派丟到你的臉上,同時還唱著「The hills are alive... with the sound of music!」(《真善美》片頭曲)誰知道你會怎麼反應?你會笑嗎?你會生氣嗎?還是說你會接著我的歌繼續唱?這就像是在寫作的時候留下彩蛋。你想到一些非常規的反應,然後你為之埋下伏筆。可能由於我現在種下了這樣的種子,你就會想在那種情境下你會怎麼做。如果它給了你一個超級有趣的回覆,這可能就是你的彩蛋!我們都有自己的彩蛋,也就是那些我們意料之外的事情。

在科技行業,我們的確需要更多詩人與作家

*Q:我看你的個人網站、LinkedIn、Twitter的簡介裡,都寫著同一個描述:「a person」,「person」對你來說有什麼特殊含義嗎?

M:你問這個問題我還蠻驚訝的,我沒想到會有人注意到這個。我第一次這麼寫的時候,我其實沒有想太多。當時我離開了蘋果公司,長時間的工作讓我有點疲憊。我想,我已經扮演機器人太久了,我現在要回去當個人類(person)了,享受和我兒子在一起的時間,重新回到自己的生活和我的興趣中。然後我注意到,在各種社交媒體和網站上的簡介欄中,人們都喜歡寫上自己的職業、頭銜以及他們的成就。我感覺到一種奇怪的傾向:人們需要用自己的各種身份、職業、成就等等來證明自己。所以我就寫上了「person」,因為我覺得,在其他各種身份以前,我首先是一個人(person),我不想忘記這一點。對我來說更重要的是,在成為一個體面的作家(decent writer)以前,我首先知道了怎麼做一個體面的人(decent person)。以及,我總會說,要搞清楚「AI是什麼」這個問題,首先我們要思考「人類是什麼」這個問題。我發現我自己也在一直探索著這個問題。總之,我沒有用「person」這個詞來向大眾宣告或是怎樣,我這麼寫純粹是為了自己,提醒自己。(除了人的身份以外)其他的東西真的沒那麼重要。

*Q:我們之前談到了引文。你似乎很喜歡引用文學家的話,你能說說對你影響比較大的幾個作家嗎?

M:我認為艾麗斯·孟若是最優秀的作家之一。她的作品對我來說意義重大。孟若的才華安靜而有力量,你必須凝神細聽。她向我們展現了在生命的微小時刻與停頓間蘊藏著多少力量。另外一個我非常欣賞的作家狄更斯,幾乎是完全相反的風格,我小的時候非常迷戀他,他作品中極其強烈的戲劇性和廣闊的主題,比如《雙城記》。孟若和狄更斯都是非常有人文精神的作家,不過表現在不同的方面。還有很多其他的作家我也都很欣賞……比如我覺得詩人李立揚(Li-Young Lee)的作品也很有力量。

Q:「在微小時刻與停頓之間蘊藏著的生命力量」,這也是你自己作為作家,想要在作品中達到的嗎?

M:我認為如果一個人能夠實現這一點,其中是有超越性的東西在的。選擇一些更大的題材,比如說將死的戀人、駭人的罪行、戰爭、死亡和性愛這些,去寫一些動人的東西並不困難,或者說(比起題中所述的情況)相對更簡單一些。但如果一個作者寫的是這樣一個場景:火車上有個陌生人想和你搭話,但你決定不理他。就寫這麼一個毫秒間的選擇,這一毫秒中就藏著整個宇宙:關於我們內心的掙扎、人性之弱點和自私。艾麗斯·孟若展現的就是這些,然後你可以看到這樣的場景在她筆下是多麼引人入勝。你讓人們意識到,他們生命中的每一個瞬間都是藝術,他們就不需要去外面打仗、開公司或是戀愛來體驗生活了。每個瞬間都是生活。當然,我毫不驚訝她是個女作家。我認為女性在對現實的感受上,要比男性更加敏銳。

Q:你的博雅教育背景(liberal arts education)和寫作經歷是如何在工作中使你受益的?在技術世界,我們為什麼需要更多作家和詩人?

M:可以說是博雅教育才塑造了現在的我,還有我的思考方式。我認為博雅教育對整個社會都是非常重要的,因為它教給我們,教育並不總是實用性的——一定要以掌握某個職業的技能為目的,「僅僅為了探索和求知本身而學習」也有其價值。於是許多領域間的聯繫開始建立起來:音樂、文學、科學、藝術、政治……只有當你留出時間來探索和感受時,才能建立起這些聯繫。所有偉大的思想家、有影響力的人們,他們的興趣都是跨領域的。正是這些不同尋常的聯繫創造出了看待事物嶄新的方式。

在科技領域裡,我們的確需要更多的作家、詩人、藝術家、哲學家、歷史學家——擁有人文學科背景的人。擁有理工科背景的技術人員總是以一種特定的方式來思考、工作。他們的價值觀不太一樣,比如說重視效率、功能至上。這些想法或許很好,但也需要和其它價值平衡,例如美、愉悅、社會效應。

Q:你覺得現在有越來越多的作家和詩人,進入科技領域做創意工作的趨勢嗎?

M:我不確定現在是否有了這樣一個趨勢,但我希望這樣的人越多越好。

Q:AI寫作相關的工作經歷,有影響你自己的寫作風格嗎?

M:我不太確定。我覺得如果一個人要從事很多類型的寫作的話,它們都會互相影響。我想這份工作使我對詩歌產生了偏愛,因為替AI寫作其實和詩歌很像,都是要在濃縮的短短幾行語句中表達更多。作為蘋果公司的一名創意人員,我學到了「少即是多」,並且我十分相信這是藝術與生活中很重要的一課。

如何為不同文化背景的用戶寫作

Q:你在《巴黎評論》的專欄文章中提到,為不同文化背景的用戶寫Siri的回答是一種挑戰,在這份工作中,你是如何受益於你自己的跨文化背景的?

M:我覺得AI背後的創意工作者都應該明白,自己面對的是一群非常多元化的用戶。就我個人而言,我沒有在美國出生,美國文化也不是我成長中主導的文化,我的父母完全是用臺灣人的方式在教育我。還有,我年少時去過歐洲和亞洲很多次,在學校又學了法語,也交了一些歐洲朋友,後來去巴黎大學和巴黎政治學院進行學習……所以我也對歐洲文化有所瞭解,對待它我不會覺得不適或者陌生。這一切都讓我十分受益。當然,我的基礎文化背景是很美式的。但當我在思考某件事的時候,我不會自然而然假定一個白種美國人的視角或者交流模式。擁有看待事情的多種角度是很重要的。

Q:當為來自多元文化背景的用戶寫作的時候,有些什麼需要注意的呢?

M:拿AI對情緒的反應舉個例子好了。美國人通常不太喜歡負面情緒。而在一些其他的文化裡,有長時間的正式儀式來抒發悲傷或是哀悼的情緒,例如災難以後的悼念儀式、逝者的葬禮等等,這些(負面情緒)是可以的。但在美國,在處理這些消極的情感時會有巨大的不適,人們會本能地去「療癒(fix)」這些情緒,或者説明某人從消極狀態中走出來。所以如果一個人對AI說「我很生氣」或者「我很傷心」,我們應該有一些安慰的、支援性的回應,而不是馬上說「我怎麼才能夠治癒你,幫你從負面情緒中走出來?」

一個國際品牌當然應該要考慮到不同地區的文化背景,來進行相應的適應和改造,但這些不能違背它核心的東西。比如,如果我現在去南美洲旅行,那我的穿著和言行將會與我去日本的時候不一樣,但我也不會變化得太離譜以至於連我家裡人都認不出來了。這就是我們如何建立一個易於適應但同時值得信賴的形象。

Q:你曾在史丹佛大學的人工智慧圓桌討論上說,創造出一種聲音(voice)不難,難的是如何創造一種人們每天都想與之對話的聲音(voice)。你認為這種voice有什麼特點?

M:當人們首先接觸到AI的時候,他們有很多有趣的想法,比如「喔!我們應該創造一個像T先生(Mr. T,著名美國演員,以他獨有的髮型、金項鍊和硬漢形象而著稱)那樣的AI!」或者「我們應該造一個不停裝聰明的AI!」但問題在於,創造一個電視上那種把你逗笑的聲音,和創造一個你能夠與之共同生活、朝夕相處的聲音是不一樣的。搞笑的聲音很快就會惹人生氣。同時,一個無聊且無害的AI也並不討人喜歡,你會覺得它根本沒有個性嘛。如果沒有任何情感依附,人們很快就會感到無聊,會毫不猶豫地拋下它去尋找下一個新鮮玩意了。所以這兩種有點像短期戀愛和長期婚姻的區別。正如我們所知的……婚姻總是很難維繫!我現在能夠創造出10種有趣、搞笑的聲音,人們聽到會很愉悅。但真正的考驗是:一天天地過去,人們是否還會喜歡這個聲音?3年後呢?

一味將機器擬人化並不能成就理想的人機關係,人機關係還是需求導向的

Q:你曾在文章中寫道,「AI應該向著人類文學、藝術中最好的部分,為我們的生活創造富於靈感的對話。」具體來說AI應該怎麼達到這一點呢?在與Siri的對話中,我發現Siri是沒有「記憶」的,每次只能回答我的一個問題,在我針對她的回答追問的時候,她並不能夠理解。這樣的對話沒有辦法延續,也很難實現啟發性的人機對話吧?

M:你說到的是技術性限制,現在AI領域正在解決這個問題,我覺得未來可以期待一下。

一旦我們把技術問題解決了,我們應當保證不僅僅給予人們他們想要的,功能性地滿足人們的需求。我們要讓AI稍稍轉變一下,時不時地引用一點文學家的俏皮話、科普關於螳螂蝦的冷知識,或是反問人們一些值得思考的問題。我們應當讓AI為人們的生活帶來一點藝術感、愉悅感,即使人們並沒有向它要求這些。最美好的人際關係就能達到這一點。我一個好朋友總是會給我看一些令人意外的東西,或者是說一些意想不到的話。我認為這是最好的友誼了,她從來不按常理出牌,哈哈。

AI不這樣做的風險就在於,如果我們設計出AI,只是滿足人們的一切所求,從不質疑,從不改變,那這是為了什麼呢?為了使得我們更加焦躁、更加貪婪,斤斤計較著我們那些小小利益嗎?(這可真是我們最糟糕的時候了。)我們應該幫助人們超越自己的局限。

Q:你的文章中還提到,人機的功能性對話會將語言的功能壓縮成資訊傳遞,這是很悲慘的。所以你在很多場合都提到了應該為AI塑造人格這一觀點,但如果AI變得太「人類化」,就像電影《她》(Her)中人類愛上機器人的悲劇故事發生,似乎也不是最好的結果。但這中間的限度在哪裡?

M:我覺得這是一個值得探索的問題。首先,我認為我們人工智慧的發展情況離電影《她》中的場景還非常遠。但的確,這個問題是由人的需求和AI的設計決定的。我一直覺得AI的存在不是為了滿足人類的一切需求或複製人類的存在,而是在人類不擅長的方面彌補人類。

Q:現在把AI擬人化的趨勢會讓我想到,難道我們要否定人工智慧的人工性嗎?這似乎是不太現實的。但現在的AI機器人和50年前的機器人的確完全不一樣了,技術的進步帶來了很多可能性。感覺現在的AI,像是某種在中間的東西:不是人類(永遠也不會是),也不像是完全機械化的「機器」。我們應該如何來調整與它的關係呢?例如,從你所說的單向利用型(I-It)到消遣滿足型(I-That), 甚至到雙向體驗型(I-Thou)。

M:我把它們完全看作是機器。我認為現在它們根本沒有到「接近人類」的地步。它們所能做的一切事情,即使是看起來很順暢自然的活動,也是被寫好的程式控制的。所以我看不到任何有機的智能,或者人機中間的模糊地帶。

人機關係的轉變需要我們思考關係本身的意義,為什麼我們要建立這個關係?我們在建立什麼樣的關係?人機關係的改變,並不在於我們能夠把機器人變得多麼像人,而在於清楚地知道我們想要一段怎樣的關係,然後由此出發來設計AI。如果我們想要一段信任、體貼的關係(比如療癒機器人,朋友機器人),那我們或許並不希望要一個長得特別像人的機器人,面對外形和人很像的機器人。因為那樣我們只會覺得很不舒服,毛骨悚然的感覺。有研究曾顯示:面對外形越不像人類的事物,人們越容易敞開心扉。所以關鍵就在於找到特定的我們想要與機器建立的關係,由此設計出對應的機器人。而不是假定擬人化就是最好的方案。

Q:在你看來,現在AI的語言功能還有哪些需要提高的地方?

M:有很多,但我覺得其中比較重要的一點是,AI還不能自然地理解人類語言。這是很困難的,比我們想得困難得多。在我們的停頓、遲疑、一連串不停歇的語句,還有各種亂七八糟的語法、口音和交談時的背景音干擾下,人類還是能夠理解對方的意思!這真的非常神奇。但機器就不能。所以這個問題很重要,我們需要提高AI的理解能力。「理解」只是這場戰役的開始,沒有理解力,其他一切都跟不上。

受訪者簡介

Mariana Lin,美國華裔作家、詩人,2014~2017年就職於蘋果公司創意部門,現居加州。她畢業於Swarthmore College英語文學系,哥倫比亞大學新聞系碩士和加州大學伯克利分校法學博士,曾在法國等地遊學。其作品散見於《巴黎評論》、《密西西比評論》、《哈芬登郵報》、《紐約雜誌》、《GQ》等。她的詩歌曾入圍《密西西比評論》和《新衛隊文學評論》的奈特維爾詩歌大賽。她同時也是全美作家聯盟、美國詩人協會和美國筆會的成員。

本文授權轉載自:好奇心日報

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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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