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

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。

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在疫情的催化之下,線上學習平台也跟著愈來愈火紅了。
圖/ 攝影師:Karolina Grabowska,連結:Pexels

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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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