支援五千人群聊、開放匿名加入!LINE新推「社群」功能是為了什麼?
支援五千人群聊、開放匿名加入!LINE新推「社群」功能是為了什麼?
2020.05.07 | 3C生活

毛小孩飼主、重機同好,甚至是航空迷,要與共同興趣的網友交流資訊時,許多人會上PTT論壇、加入Facebook社團討論。

現在LINE也要搶吃這塊市場,繼日本、韓國、泰國、印尼市場後,LINE宣布將在台灣新增「LINE社群」(LINE OpenChat)功能,最多可以支援五千人群聊。

究竟「社群」跟大家熟悉的「群組」有何不同?背後有哪些商機與玩法?

跟一般LINE群組有何不同?

「LINE社群」功能,在去年LINE Conference 2019年度大會中,首度亮相,功能與群組類似,但定位不同。

「LINE社群」是公開的「網路聊天室」,讓用戶可以在LINE中建立「以共同興趣為基礎」的溝通模式,針對特定主題進行交流討論、共享專業領域資訊,與一般群組互補。

舉例來說,對飛機里程有興趣的人,可以建立一個「里程討論社群」,讓相同興趣的人,能交流討論資訊。

事實上,坊間有許多民眾,成立資訊討論類型的群組,不過管理功能有限,「LINE社群」則不同。

對用戶來說, 加入不同社群時,可以更換不同的個人檔案名稱、照片,不用擔心加入成員複雜的社群,暴露真實帳號身分;此外,加入社群後,可以看到先前的對話內容,不必擔心後加入,漏掉重要資訊;同時,LINE社群最多支援五千人即時群聊,打破LINE群組只有500人的限制。

對社群管理者來說, 可將社群設為「公開」、「輸入參加密碼」,與「管理員核准」三種加入方式,較特別的是「輸入參加密碼」,管理者可以預先設定一組密碼或問答,只要回答正確,用戶就可以加入群組。

LINE社群
LINE社群最多支援五千人即時群聊,打破Line群組只有500人的限制。
圖/ LINE

此外,因為社群人數多、組成較雜,有些功能將由管理員評估管理需求,來決定是否要賦予一般成員可以使用,像是置頂公告、在記事本設定重要貼文等等。

LINE社群
「LINE社群」的入口,會出現在LINE「主頁」中,不需額外下載其他APP。
圖/ LINE

「LINE社群」的入口,會出現在LINE「主頁」中,不需額外下載其他APP。進入「社群首頁」後,可以瀏覽各式主題的社群,並選擇自己有興趣的加入。除了「主頁」,另外一個入口則收納在「聊天」頁面右上角的選單中。

LINE看準哪些機會?又有哪些商機?

去年Facebook開發者大會F8中,一大重點,就是Facebook將不再以「News Feed動態消息」為核心,而聚焦於「Group社團」與「Event活動」,LINE也朝此方向邁進。

之所以開發「LINE社群」功能,LINE資深執行董事稲垣亞由美(Ayumi Inagaki)曾分享她的觀察。她認為,近年群組功能的使用日趨活躍,每個人都擁有一大堆工作、朋友、興趣,各種不同目的取向的群組。不過有許多缺點,像是新加入的成員看不到先前的對話紀錄,以及每個群組的身分都不同。

OPEN CHAT
LINE資深執行董事稲垣亞由美(Ayumi Inagaki)認為,近年群組功能的使用日趨活躍,不過有許多缺點。
圖/ LINE

稲垣亞由美表示:「在家長群組,你可能是某某人的媽媽,在工作群組,你可能是來自某家公司、部門的代表。」加入群組後除了必須重新介紹,或是必須修改名稱,相當麻煩,且邀請加入群組的形式也比較單一、管理性也不足。

「LINE社群」除了把群組過往的缺失的補上,還能發展出進階的玩法。

稲垣亞由美舉例,像是可以結合音樂會、運動賽事等線下活動,掃描QR Code後,用戶回答問題後就能加入群組,在裡面討論賽事狀況、分享賽事截圖,或者更新音樂祭活動的資訊等等,讓線上群組功能,與線下社群交流融合。

不過,社群成員組成複雜,要如何維持互動秩序、杜絕霸凌及不當言論?

LINE表示,內部團隊會運用人工智慧技術,透過機器學習過濾違規聊天內容。同時也鼓勵管理員善用管理工具來維持秩序,像是可以管理員可以自行設定要過濾的「限制用語」。此外,用戶如果感受到不舒服的聊天內容,也可以善用介面上的「檢舉」按鍵。

小規模測試先行,預計六月正式上線

由於「LINE社群」功能較複雜,會先經過小規模測試,才會正式推出。

從2020年5月13日開始,會由台灣LINE指定管理員,邀請少部分用戶展開第一階段試營運;試營運階段二預計在6月下旬,屆時所有LINE用戶只要更新LINE到指定版本,即可體驗社群功能,將可以加入已經成立的各種社群,以及申請體驗建立社群與管理員功能,申請方式屆時會再公告。

LINE社群
圖/ LINE

近年,LINE積極發展金融、電商、旅遊、票券、新聞等服務,如今再推出「LINE社群」功能,不難看出成為台灣「超級APP」的野心。LINE在台灣市場的優勢,是有2100萬用戶的高滲透率,是否真能成為PTT、Facebook後,台灣新的社群勢力?就看用戶是否買單了。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #社群媒體 #LINE
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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