5大功能要當行銷助手!Adobe進軍企業客戶,「Sensei GenAI」能做到哪些事?
5大功能要當行銷助手!Adobe進軍企業客戶,「Sensei GenAI」能做到哪些事?

生成式AI的戰役在科技巨頭間激烈開打,而目前各家最急需鎖定的商機就是2B的商業應用。軟體巨頭Adobe就宣告將擴大旗下生成式AI應用範圍,繼3月推出面向創作者的Firefly功能後,今(10)日宣布,在主攻企業行銷的客戶體驗管理工具「Adobe Experience Cloud」中,加入生成式AI「Sensei GenAI」的功能,開啟更多應用。

新功能鎖定行銷人員,可以透過自然語言下指令、觀看圖表分析等,讓行銷流程變得更快速,更自動化,同時也增加人員和AI的互動,減少AI模型「黑箱作業」的疑慮。Adobe香港及台灣地區總監陳育明指出,高科技製造業、金融業、零售電商,將是在台灣最主力經營的產業客戶。

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Adobe將Sensei GenAI導入行銷應用中。
圖/ adobe

加入Sensei GenAI後,可以做到哪些事?

Sensei GenAI是Adobe的人工智慧架構,利用微軟Microsoft Azure、OpenAI,和Google的FLAN-T5 等多種大型語言模型作為基礎,讓品牌可以在Adobe的平台上導入資料,訓練出自家專用的模型,同時確保資料不會被其他人使用。

而現在把Sensei GenAI 導入行銷工具Adobe Experience Cloud後,能做到以下5大任務:

1.智慧型文字説明 (Intelligent Captions)

在後台產生的折線圖、圓餅圖等圖表,可以在旁邊按下說明鍵,系統會自動生成說明文字,用摘要方式寫出圖表中的重點,給用戶參考。

例如在折線圖之下,點出7/18流量是最高的,高於平均105%,或者7/12是最低的,但是和去年同期相比更高等內容。

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判斷折線圖的內容需要專業知識,導入Sensei GenAI後,可以直接生成文字重點摘要,協助快速判讀。
圖/ 隋昱嬋攝影

2.自然語言查詢

在系統中會有和ChatGPT相似的聊天室,可以用自然語言請它協助整理資料、製作圖表,或跑出分析內容,品牌可藉此快速查詢自家數據,並回答有關業務的關鍵問題。

例如輸入以下對話:

用戶:「我想找一群大學年齡層的用戶。」
AI:「你希望他們有什麼特色?」
用戶:「我希望他們關心健康相關的議題。」

AI就會馬上根據指令,生成幾個可以追蹤的標籤,例如「素食」、「保健食品」、「健身」等,讓用戶點擊選擇,接著從數據庫中跑出想要的分析內容。

3. Marketo 動態聊天 (Dynamic Chat)

可以協助客戶在幾分鐘內,訓練出一個聊天機器人,而且具備銷售、行銷、產品專業知識等深度能力,同樣可以直接進行自然語言互動,除了能做為客服,自動回應客戶有關產品上的問題,還可協助銷售團隊自己設定回應,和總結這場互動中發生的行為。

4. 營銷文案生成功能

可以針對想鎖定的客群,自動寫出行銷文案,旁邊的儀表還能夠選擇語氣,例如「親切」、「專業」等,自由切換,讓行銷人員產出內容速度更快。

5. AI行銷助手

平台會成為你的行銷助手,協助進行行銷企劃,用戶可以選擇針對不同產業的對象,例如媒體、旅遊、電信、金融等產業,接著再選行銷目標,例如想降低客戶流失、尋找新用戶、增加客單價…,系統會自動提供行銷樣板,讓客戶可以輕鬆點選再進行修改。

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圖/ bluedog studio via shutterstock

「真的能用AI嗎」?直面企業3大疑慮

Adobe香港及台灣地區總監陳育明表示,很多企業正在觀望,主要原因有以下3點,也是Adobe這次推出服務希望協助解決的問題:

問題一:「AI完全處於黑箱狀態」

行銷人員會期望把數據的處理保持在可控範圍內,而且AI的黑箱作業模式,產出的內容到底能不能用都是問題,都可能變成成本。Adobe藉由自然語言服務,讓行銷人員可以簡單透過更多互動,確保AI的產出符合需求。

問題二:「AI不理解我們的使用情境」

很多公司組織缺乏資料科學的資源,因為沒有太多資料可以餵給AI,最後成果不夠「個人化」造成損失。對此,Adobe模型中的龐大產業知識作為基礎,可以提供建議和輔助,企業也可以透過持續互動累積自己的實力。

問題三:「資料丟給AI夠安全嗎」

對此Adobe強調資料的負責任性,在Sensei GenAI的服務中,客戶數據不會被第三方供應商訪問,客戶數據僅用於微調自己客戶企業內的模型,並不會在不同客戶之間共用。如果利用Adobe的生成式AI導致侵犯著作權的事件,也有專屬的賠償機制,代表Adobe為此負責的決心。

目前功能剛推出不久,還沒辦法預測台灣市場的接受程度,陳育明指出,Adobe在台灣的客戶前四大產業為高科技製造、金融、零售電商、電信,需求都相當強勁。

他坦言,金融業在台灣的法律規範下,確實需要比較大的力度去推動生成式AI,但政府目前有逐步開放的計畫,很多業者都已經躍躍欲試,和Adobe諮詢做好準備。

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Adobe Firefly推出後引發不小回響,同時帶動營收成長。
圖/ adobe-firefly

以全球市場來看,Adobe至今確實靠著生成式AI獲得不小的成果,Adobe財務長Dan Durn在財報發布後指出,用戶在Firefly網站和Photoshop軟體生成的資產價值已超過5億美元,「是我們公司史上最成功的測試產品」,同時表示,生成式AI需求強勁,有信心帶動集團整體營收增長。

Adobe在第二季營收48.2億美元,並將2023財年全年營收目標上修至介於192.5億~193.5億美元,均達到市場最樂觀的預測。

延伸閱讀:Adobe推AI圖像工具Firefly,為何敢喊「你被告我來賠」?怎麼做到不侵權?

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Adobe
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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