聽音辨才!台灣新創橋良以聲紋辨識個性,找到自己最適合的路
聽音辨才!台灣新創橋良以聲紋辨識個性,找到自己最適合的路

AI技術的發展,讓「個人化」成為當代的趨勢,無論商業行銷、金融帳戶,都致力於提供最符合個人特質與需求的服務;建立「個人ID」的辦法,比較常見的是透過個人的影像和過去行為,以AI辨別其偏好,但現在還有另一種侵略性更低的可能方法——個人的聲音。

美國在三年前已有一個團隊Mattersights提供以聲紋打造個人化廣告推薦的服務,麻省理工學院(MIT)也訓練出了一個名為Speech2face的模型,用於地方惡作劇電話的查證;中國則是在兩年前開始應用於金融場景,以聲紋辨別是否為本人使用賬戶金融服務。而台灣,也有個新創團隊正致力於以聲音辨識系統讓每個人可以擁有適合的「選、育、留、用」的職涯環境——橋良(Bridge)。

「我的目標是讓父母可以理解小孩。」橋良創辦人郭旻昇是個「人生勝利組」,順著父母期待一路升到台大數學系,事實上他卻對自己的未來感到茫然,而且本身個性不善於交際,無形增添許多壓力,所以大二時毅然決然退學,先後做過餐飲業與壽險業務,以突破自己的社交困境。餐飲業與壽險業務那種不同於純粹數字運算的商業思維讓他有了新啟發,於是重投中山大學財經系就讀,希望未來可以朝向商業發展。

橋良創辦人郭旻昇
圖/ 賀大新攝影

心理學勾起過往回憶,欲實踐「人類動態論」

在二讀大學期間,課堂上郭旻昇碰到了對他人生產生重大影響的一套心理學理論:Sandra Seagal的「人類動態論」(human dynamics),這套理論提到人類是有不同到跟本性格的,而且與個人的聲紋有某些相關性;結合自己過去的經驗,郭旻昇覺得這套理論對自我探索確實大有助益,於是畢業時(2019年)決定將商業結合理想,以「實現因材施教的教育」為創業題目。

「人類動態論」將人們依照Mental(心理)、Emotianal(情感)以及Physical(行動)三大面向分成七種人格特質的類別,藉由學校的教授資源、外部合作的技術團隊,郭旻昇嘗試將AI技術結合人類動態論;然而,這當中最困難的還是如何將 MEP 指標在聲紋上上標,「我們足足花了一年之久。」郭旻昇說,為了擁有大量的訓練資料,橋良初期與市調公司合作,藉由宣傳廣告找出消費者輪廓,並分析他們的聲紋以上標。

Photo by Soundtrap on Unsplash

除此之外,橋良目前的主要合作對象是人資,一來因為人資也會有有大量的人員面試,二來人資一直以來的痛點都是如何讓正確的人坐到正確的位置上,這與橋良創辦的初衷可謂目標一致。至於收費方式,橋良採取SaaS收費模式,月收軟體服務費用,以及收取單筆上傳的音檔費用。

橋良目前的短期策略,乃繼續提供人資服務,同時讓模型可以更穩定,例如避免因感冒或青少年變聲造成的無法辨識等技術困難等等,未來希望可以將此服務帶入教育界,讓每一位孩子——也包括家長——都可以知道知道自己最適合的路在哪裡。

更多資訊歡迎收聽 Podcast《創業新聲代》EP124 橋良|以心理學結合AI,幫助企業建立、解讀一般大眾消費者的輪廓

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:創辦人在探索自我、人際溝通的過程中,接觸了不同的心理學理論,並深感「認識自己」與「理解他人」之重要,希望能協助每個人找到適合自己的位置,並被以正確的方式對待、少些冤枉路。

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
A:可作為企業「輕量版」的資料庫,不用長時間累積資料、需時短、維護成本低,以質化分析補充大數據可能未掌握的動機脈絡。

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?下一步的目標是什麼?你們如何完成?
A:成為一家協助大家「解決衝突」的公司,不管是自我內心掙扎或是與人的衝突,其實都來至於對同件事認知期待的差異「太大」,透過橋良提供的工具來「認識自己」或「認識他人」能讓人們更能同理他人想法。
下一步以資訊系統為目標,開發一套知識管理系統,協助組織在判讀及發展人力資源時,能有所本、不仰賴個人決斷,透過公司即時分析後所得的資訊,提前預防或事後化解衝突。

團隊資訊

公司名稱:橋良股份有限公司(Bridge)
成立時間:2019/3/16
產品名稱:MEP 聲紋辨識系統
上線時間:2019/9/15
團隊人數:4 名
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本文授權轉載自:創業小聚

關鍵字: #創新創業
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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