阿物科技轉型AI服務商，3種引擎助店家精準尋客！下一步進攻日本市場|數位時代 BusinessNext

阿物科技轉型AI服務商，3種引擎助店家精準尋客！下一步進攻日本市場

談到阿物科技（awoo），第一個想到的業務可能會是SEO，但現在阿物科技宣布，將轉型為AI科技服務商。

從SEO顧問到MarTech科技服務商

最初阿物科技以SEO顧問服務為核心，提供SEO健檢工具協助企業網站提升搜尋體驗。在協助企業優化SEO的同時，也觀察到客戶對於MarTech領域的需求，阿物科技的服務項目趁勢從SEO拓展至行銷科技。

更進一步，阿物科技於2018年成立AI lab，切進AI領域進一步轉型為科技服務商，開發、設計一系列MarTech整合解決方案。

迎來品牌再造，阿物科技端出「All in One」MarTech平台，在平台上囊括數十種工具模組，提供企業新零售的各種解決方案。

這數十種工具圍繞著阿物科技的3種引擎：流量成長引擎、推薦引擎以及再行銷引擎，是由阿物科技的AI Lab中15位專職AI數據科學家，全力投入開發的成果。

以推薦引擎為例，「在電商頁面上推薦顧客更多商品，聽起來很阿呆，為什麼大家都不做？」林思吾說，「因為沒有這麼簡單。」他舉例，阿物科技可以透過顧客消費明細，知道某個人過去兩年買了四雙鞋，「而且是NIKE、白色、慢跑鞋，再依此去推薦他新產品。」

而這也跟「後Cookies時代」有關係，因為要從顧客本身取得資料的難度愈來愈高，「過去我們追蹤個人、用來理解顧客的基礎被打破了，但我們是透過商品特徵去理解用戶特徵，跟過去的MarTech有很大的不同。」林思吾說。

投資人來自矽谷、目標市場日韓，B輪募資籌備中

除此之外，阿物科技也積極與產業夥伴進行結盟，致力實現MarTech平台生態系藍圖。

在台灣，阿物科技目前與開店系統平台商91APP完成產品與技術整合，也將於6月完成與日本最大開店平台MakeShop完成技術整合。未來台灣與日本電商經營者將可擁有「系統免導入」與「數據不斷鏈」兩大優勢，「過去很多品牌使用了很多MarTech、開店平台的服務，數據就散落在各地，利用生態系結盟，可以有效地把所有人手中的數據串接起來。」林思吾說。

而2017年起，阿物科技就獲得多位知名軟體投資家與企業家連續投資，除詹宏志之外，其包含Netscape共同創辦人沙正治、美國上市公司Ellie Mae共同創辦人胡立民、半導體公司IDT創辦人邱俊邦等，累計投資金額超過500萬美元（約為1.5億元新台幣），且在東京、嘉義與台北皆設有營運據點，日本是阿物科技主力瞄準的市場。

「日本市場是我們的10倍大，但線下購物太方便，讓電商的滲透率還有很大的成長空間，對新創的成長來說是很性感的市場。」林思吾說，「我們這世代的創業者，不斷思考台灣在世界地圖上的定位，透過創業我希望把世界帶進台灣，在促使AI商業化過程，期許阿物扮演重要的推手。」

責任編輯：錢玉紘

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。

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。