ChatGPT師兄弟來了！Ellie AI能寫6種口吻的信，48小時500人搶用，怎麼做到？|數位時代 BusinessNext

ChatGPT師兄弟來了！Ellie AI能寫6種口吻的信，48小時500人搶用，怎麼做到？

聊天機器人ChatGPT近日在全世界爆紅，今（2022）年12月，又有一款以OpenAI模型打造的機器人誕生了——Ellie AI。

Ellie AI模擬使用者撰寫習慣，自動寫出「有禮貌」的信

Ellie AI是一款剛於今年12月14日推出的數位工具，與ChatGPT一樣以OpenAI開發的語言模型打造，專門為使用者自動撰寫信件。

OpenAI是一個美國的人工智慧（AI）研究室，創辦人分別是特斯拉執行長、Twitter新上任老闆馬斯克，以及全球最大加速器Y Comnbinator前總裁Sam Altman，創立宗旨是利用強人工智慧，造福整體社會。

2022年11月，OpenAI剛發布ChatGPT，馬上風潮竄起，一週湧入上百萬用戶使用，即便ChatGPT產出的回答雖然尚有不精準之處，資料庫也僅更新至2021年，不過仍讓大眾驚呼連連。

同樣專門自動生成文本的Ellie AI則將產品應用在線上工作場景，幫助大眾自動寫信，不管是從完全空白的信件開始撰寫，還是使用者寫到一半，期望讓Ellie AI擴增字句都可以。

同時，Ellie AI設計5個按鈕，讓使用者從「尊重的、隨意的、惱怒的」這3種形容詞選擇其中一個，再從「有趣、不有趣」2個選擇一個，進而產出合適的信件口吻，甚至能學習使用者平常的回覆習慣，盡可能達到「自然」。

例如回覆工作信件，就需點選「尊重的、不有趣」這2個按鈕，便有正式的書面信件內容產出，如果是選擇「惱怒的、有趣」，信件則可能運用一些#Hashtag玩笑梗，或是加上調侃的文字。

Ellie AI創辦人James Ivings過去打造Leave Me Alone，將信箱變得更加乾淨

談起Ellie AI創辦人James Ivings過去的背景，他於2017年創辦軟體開發代理商Squarecat，聚焦在軟體前端技術，協助企業打造MVP（最小可行性產品）及SaaS軟體原型（prototype）。

2019年他進入「Email」領域深耕，打造Leave Me Alone數位工具，致力於讓大眾的信箱變得更加整齊、乾淨，在當年獲得許多新創選擇將產品上線的平台Product Hunt年度金貓獎（最佳Side Project）肯定，與過往得獎的Figma、Robinhood一起寫入歷史。

Leave Me Alone是一款專門分類Email寄件者、協助你「退訂」電子報的數位工具。它的功能有二，一是Inbox Shield，為使用者計算不同寄件者寄出多少信，讓使用者選擇保留或封鎖部分電子報；二是Rollups，可以把你正猶豫是否退訂的電子報全彙整在收件箱以外的區域，生成一份簡單的摘要筆記，讓使用者不定期瀏覽。

「我們認為電子郵件存在『權力不平衡』。作為一個電子郵件用戶，你無法控制誰可以發送電子郵件給你。」James Ivings除了解決信箱混雜的問題，更進一步希望奪回電子郵件用戶的主動權，利用Ellie AI自動回覆所有擾人的電子報，「這些發送一堆電子報的人幾乎沒有懲罰，通過Ellie AI，我們可以用輕鬆又惡搞的方式自動回覆信件，奪回少量的權力。」

Ellie AI目前僅有Google擴充軟體可使用，也因尚未正式上線，James Ivings透過在Twitter上分享邀請碼的方式，讓大眾試用體驗，不到2天的時間，就已有500人領取邀請碼，Ellie AI也陸續推出一年20美元的早鳥價格方案。

不管是風靡全球的聊天機器人ChatGPT，還是初露頭角的Ellie AI，皆重塑我們未來的工作場景，需要思考的是，這樣的技術是否也正瓜分著文字創作者的專業領土？如果答案是肯定的，那相關的從業人願又該如何精進，就成了讚嘆新技術之外的最大課題。

本文授權轉載自：創業小聚

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。