數位學習商機大爆發！使用者體驗成差異化關鍵|數位時代 BusinessNext

受疫情影響，實體教學的參與度降低，許多線下教育業者被迫轉型，無論是學生還是成人，學習方式從以往到學校、補習班，逐漸轉往線上平台。

回顧線上學習的歷史，在2003年SARS肆虐時，就曾帶動台灣第一波線上學習的風潮，成就了許多線上家教的業者。到了2008年可汗學院成立，則開啟了MOOCs（大規模開放式線上課程，意指透過網路開放課程，給線上使用者參與學習）的風潮；Coursera吸引了全球許多頂尖大學在線上開課，Udemy則是鼓勵了許多專業人士網路開課。

如今過了10年，隨著科技演進，從大學專業課程到各類型技能、才藝都可以輕鬆在網路上學習。線上學習內容已經十分成熟，但是通常僅扮演輔助與補充學習的陪襯角色，占整體教育產業的產值比例仍然偏低。線上學習平台該如何利用這次機會成為使用者心中的「主菜」，並在疫情過後讓更多用戶留下？「提升使用者體驗」與「創造差異化服務」就是關鍵。

個人化、遊戲化、社群化，善用數據強化互動感

目前，線上學習雖然還無法像實體教學般藉由面對面產生強烈的互動感，但拜線上會議軟體技術進步之賜，線上會談也能做到許多眼神接觸，速度也順暢許多。平台若能善用技術在線上課程中創造更好的互動臨場感，就會更有優勢。另外，由於直播技術的成熟，也有愈來愈多的老師透過直播增加與學生的互動。

以語言教育服務為例，以往的線上學習方式，常是複製補習班模式，靠老師個人的能力與魅力開大講堂式的課程。但在現在用戶期待的是更多互動與個人服務，平台可以利用社群媒體做溝通、打造App讓用戶隨時隨地可以學習，以及追蹤詳細學習紀錄與提供個人學習建議等，以此提升學習效果。其實這也是線上服務的優勢，將用戶的互動內容及學習歷程全面數據化，進而做到更貼心的個人化的學習。

遊戲化與社群化則是另外一個趨勢與經營重點。實體場域能藉著群體行動產生約束性，其實在線上也有機會透過遊戲化的規則達到類似的效果。例如每日給予一個任務讓用戶一起去完成、鼓勵社群的互相幫助與經驗分享，如此一來也能藉著群體的力量增加用戶的互動與回訪意願。

給線上學習平台的建議：優化既有功能，發展強項

找出產品強項、持續創造差異

每個平台都有擅長的項目能幫助用戶提升某種能力，平台要脫穎而出，必須將自己擅長的項目極大化，建立不被取代的優勢地位、建立口碑，才能爭取到更多用戶。

深耕既有功能、優化使用者體驗

在競爭激烈、擁擠的市場，平台除了想盡辦法找出差異化的地方，更需要持續優化基本功能。 而使用者體驗尤其重要，用戶通常只花五分鐘就決定線上體驗的喜好程度，因此善用使用使用者研究及訪談，對於優化既有功能是有幫助的。

制定計畫培養用戶黏著度，善用大數據搭配獎勵機制

平台應定義、定位出需要產品的目標用戶，篩選出主要客群，提供適合教材，並從使用軌跡與上課頻率等資訊，設計獎勵機制，幫助客戶養成使用習慣，培養黏著度。

隨著科技與知識的普及，線上學習平台以及線上講師都大量增加，未來教育科技產品勢必走向更專精、更全面的服務、內容也更差異化，才能滿足特定目標客群的需求。

責任編輯：陳建鈞

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生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

數位學習商機大爆發！使用者體驗成差異化關鍵