兩度獲臉書全球推薦名單，CHATISFY的聊天機器人有什麼特別？|數位時代 BusinessNext

今年6月3日，Facebook最重要的年度全球開發者大會F8中，又有台灣新創團隊榮列推薦榜。聊天機器人新創CHATISFY，繼2019年入選後，2021年再次於F8被列為官方推薦名單（Global Marketing Solution Partner）。

CHATISFY於2017年正式推出Messenger聊天機器人，後續也拓展至LINE與Instagram，以SaaS模式讓客戶自行打造用於客服、銷售及行銷，至今年營收已突破8位數，客戶包含美妝品牌如小三美日、女鞋品牌D+AF等，其中更有3成營收來自馬來西亞、泰國等海外地區。

短短創業5年，CHATISFY戰績精彩，回顧這條創業之路，CHATISFY執行長劉文翰從一台Apple II開始說起。

一台Apple II埋下的創業種子

「我很早就接觸電腦跟程式語言。」在小學時期，親戚從國外帶回來一台Apple II給劉文翰，是當時最受歡迎的個人電腦，「初期就是用來打電動，大概從國中就開始摸索程式語言。」

原以為是個理所當然投入資訊世界的故事，但劉文翰卻在大學時期來個急轉彎，選擇就讀哲學系，「我心裡很清楚，程式語言會是我一輩子的技能，大學就想要嘗試一些不一樣的東西。」他笑著補充：「比起歷史、文學、思想，我數學反而有點差。」

畢業後，劉文翰回歸擅長的程式開發工作，一路換過許多不同的公司，從開發、專案管理、大小公司、甲乙方都待過，「我給自己的目標很明確，30歲以前要摸索出30歲之後的方向，到了30歲就全心投入。」

最後一份工作在竹科，劉文翰形容是「高薪、穩定，但是無聊」，確認不是自己想要的生活後，下定決心要自行創業，拉來一些夥伴成立了小型的軟體公司，開始接案過活，從ERP、CRM、官網都做，在他的公司裡，每個工程師每天都擁有2～3小時的「探索時間」，可以去接觸硬體、軟體、韌體等任何有趣的事情。

某一天，有個工程師拿到了Facebook Messenger的API，「當時功能很陽春，你打一個字，它會回你一個字。」那是聊天機器人的雛形，還只是一小群工程師的玩具，「我們看到的是，當聊天機器人普及的那一天，不只工程師，所有行銷人、生意人強大的工具，是非常適合創業的項目。」

歷經一年的開發，CHATISFY誕生了，劉文翰充當第一個業務，開始一間一間企業敲門，也聯繫過去服務過的客戶，他透露，當時最熱門的功能是「群推」，品牌如果擁有1,000個客戶，透過Messenger一次傳訊息給所有人，「一開始聊天機器人爆紅，也是因為很多人想做無限的0元行銷。」

但很快的，Facebook政策改變，群推的功能被限制，CHATISFY更專心的聚焦在讓所有人都能自行打造聊天機器人服務。但同時，也讓劉文翰了解到，站在巨人肩膀上的確走得更快，不過，伴君如伴虎。

不只站在巨人肩膀上，更要成為巨人的核心

「當決定加入Facebook的生態系，就要做到最核心的合作夥伴，不能只是站在它的肩膀上。」劉文翰說。

不過，一開始Facebook並沒有設定太多生態系準則，CHATISFY只能不斷摸索找尋通往核心的路，「我們先假設自己是Facebook，想要有怎麼樣的合作夥伴？」

劉文翰找到的答案是：使用者要夠多、夠活躍，讓更多客戶透過CHATISFY的聊天機器人使用Messenger，「這麼大的公司，一定希望能解決最多人、愈多客戶的問題，這也是為什麼我們選擇走SaaS的模式，讓客戶能夠自行用CHATISFY設定出想要的聊天機器人，不用專案服務，才能擴大使用數。」

他舉了一個例子，全球知名的速食品牌非IT背景行銷部門同仁也都在使用CHATISFY的服務，「但這件事情我撈資料才知道，代表CHATISFY的功能、介面、流程，已經簡單到所有人都可以自行操作使用。」現在CHATISFY全球客戶數（含付費、免費）已超過10萬家，也受到Facebook的肯定，兩度登上F8。

「但我們未來的主戰場，絕對在東南亞。」劉文翰說的肯定。東南亞比起先進國家，更加流行對話式商務，因此更需要用聊天機器人來進行客服與銷售渠道，「但他們人工很便宜，所以切入的角度就不是『取代人力』。」CHATISFY在東南亞的推廣上也不特別強調AI、MarTech，而是打造讓客服人員方便使用的訊息管理中心。

現在CHATISFY有3成營收來自東南亞，泰國與馬來西亞是表現比較好的地區，也正在進行下一輪的募資，「我們已經損益兩平了，但投資人的協助跟資金加入，能夠讓拓展的速度更快。」兵貴神速，但後方糧草也要無後顧之憂，已有相當不錯成績的CHATISFY，未來就看在東南亞如何繼續大展拳腳。

關於創業的3個QA：

Q ：海外業務有什麼推廣方式？

A：主要還是透過代理。我們試過遠端投放廣告，但是文案還是得懂當地文化，實在很難在台灣就深入了解。所以透過代理或是當地的行銷公司協助我們推廣，廣告也全權交由他們來下；如果有東南亞客戶看到廣告直接找上我們，適合的會回推給代理商，他們不怕我們來搶客戶，也提高服務品質，才能真正把客戶留住。

Q：怎麼看台灣MarTech團隊的碎片化？

A：整個MarTech產業裡面，從自動化、廣告成效優化、結帳流程優化都有人做。但如果台灣企業真的要往外走，就一定要規模化，有一個主導者、獨角獸或是艦隊，帶領大家向前走。所以沒有意外的話，應該會發生團隊的整併，要從「自己過得去就好」，走向「打群架一起做大市場」。

Q：辭掉工作創業，家人支持嗎？

A：一開始的確沒有這麼支持，不過到現在也不會叫你打消這個念頭了，畢竟身上也背負著30多個家庭的生計。家人也漸漸可以理解：每個人選擇的道路不同，創業之路上我很有收獲，完全不後悔。但如果現在有人跟我說要創業，還是會叫他再想想。

責任編輯：張庭銉

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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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