美國直擊|亞馬遜的「Q」取名來自007?跟微軟「賈維斯」打對台?AI戰略大解密
美國直擊|亞馬遜的「Q」取名來自007?跟微軟「賈維斯」打對台?AI戰略大解密

亞馬遜(Amazon)旗下雲端大廠AWS在蟄伏一年後,終於發表首款生成式AI產品「Q」,鎖定企業客戶,號稱是最理解專業工作內容的助手。

AWS生成式AI副總裁瓦西‧菲洛敏(Vasi Philomin)在re:Invent大會現場接受媒體訪問,針對AWS的戰略,和對手微軟相比的競爭優勢,都在專訪中一次解答。

AWS生成式AI副總裁Vasi Philomin
AWS生成式AI副總裁瓦西‧菲洛敏(Vasi Philomin)
圖/ 隋昱嬋攝影

解密1:「Q」名字哪裡來

Amazon Q是AWS今年發表的新產品,專門針對企業應用的聊天機器人,Q能夠在安全環境中學習公司系統裡的資料,了解用戶在進行的專案任務,以及在工作中扮演的角色後,就能夠回答公司各部門人員在工作中的大小問題。

而Q在台灣時間29日發表時,並未公開命名原因,馬上引發不少討論,單名Q代表的到底是「問題(Question)」、「品質(Quality)」還是其他特殊意義?

瓦西在訪談中親自解答疑惑, Q其實來自電影《007》中的配角「Q先生」 ,他的工作是為主角龐德提供各式精密、古怪的武器和道具,是幫助龐德完成任務的關鍵角色。「這也是我們對Q的期許,希望它成為企業最重要的夥伴。」

電影《007》劇照Q先生
Q先生(圖左)是電影《007》中的配角,負責提供主角龐德各種道具和武器。
圖/ 電影《007》劇照

解密2:亞馬遜的生成式AI,和對手走上不同的道路

亞馬遜在生成式AI領域強調企業應用,力求搶下最具商業利益的一塊大餅,面對微軟、Google等競爭者的進攻,瓦西強調亞馬遜的AI產品和服務,最大的差異和優勢在於「多元化」和「客製化」

多元化方面,亞馬遜認為沒有能「統治世界」的模型,不可能由OpenAI GPT-4、Meta Llama 2等模型做到世界上所有任務。企業在不同的應用上需要嘗試多樣化的模型,靠更細節的訓練讓它接近完美。因此在AWS的AI開發平台Bedrock中,就提供超過5種底層模型讓企業選用。

「尤其我們還在早期階段,最重要的是讓客戶可以保有選擇權,去因應不斷改變的市場。」瓦西舉例,幾年前Google推出的開源模型Tensorflow曾是獨佔鰲頭的深度學習模型,大家都認為這就是贏家了,但AWS堅持使用各類模型,最後市場真的產生變化,另一套模型PyTorch崛起,和Tensorflow互別苗頭,而兩者都採用的AWS,能夠讓技術和服務持續在市場最前端。

AWS 生成式AI.jpg
AWS 生成式AI強調模型多元和客製化。
圖/ AWS

至於客製化,瓦西觀察到企業希望在使用生成式AI這類新技術時,能夠和對手拉開差異,而不是使用流水線推出的類似產品。因此AWS強調所有功能都可以依照需求進行客製化調校,把模型「變成企業自己的形狀」,企業拚的是創新能力和數據,才有機會領先對手。

解密3:沒有文件、試算表等「工作軟體」整合生成式AI,會不會輸給微軟?

《數位時代》也問到,微軟掌握Office 365這類工作軟體,能夠讓企業的工作流程和生成式AI工具緊密結合,例如在Word中使用Copilot協助打文案等,而AWS並沒有類似產品可以對抗,會不會帶來威脅?

AWS生成式AI副總裁Vasi Philomin
AWS生成式AI副總裁瓦西‧菲洛敏(Vasi Philomin)認為,AWS不擔心微軟工作軟體對客戶採用上帶來威脅。
圖/ 隋昱嬋攝影

對此瓦西直言「我們不認為這是威脅,也不在意競爭者在做的事情。」

他強調,工作軟體無疑是由微軟領導的市場,自家的客戶也都會使用這些軟體工具,但AWS從長期客戶的需求中發現,他們真正遇到的痛點不在這些日常工作流程,而是如何讓網站更貼近顧客、如何讓線上消費體驗更好等牽涉到開發、設計端的問題。而這就是AWS在生成式AI的核心發展方向,鎖定客戶需求、找到對大部份企業都有價值的服務,而非一昧搶食競爭者手中的大餅。

延伸閱讀:美國直擊|亞馬遜推企業級聊天機器人Q,劍指微軟Copilot!更新千個Java App只要2天

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #亞馬遜 #AWS
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全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場
全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場

你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎?在生成式AI浪潮席捲各行各業之際,永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish,讓繁瑣的填單流程成為過去式,使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式,向AI傳達自身需求,無論哪一種方式,AI都可以即時理解使用者意圖,並根據與使用者的對話內容,自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單,顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化,開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步,LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力,甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人(AI Agent)的新階段,這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例,其推出的FBS AI Assistant服務,跳脫傳統單向建議模式,不直接提供評論或建議,而是讓用戶先選擇一至多項技術指標,再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議,打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為,這種以生成式AI為核心的互動式服務模式,將大幅優化客戶的使用體驗,成為金融服務新常態。未來,客戶不必學習如何操作App,也不用記得交易程序,只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求,AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣,簡單而自然,」張天豪強調。

永豐銀行
前排由左至右:永豐金控數位科技長 張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長 王筱嵐 後排由左至右:永豐金控數位科技處專案經理 林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師 廖庭暘
圖/ 永豐銀行

從填單到對話,iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢,永豐銀行進一步盤點金融服務場景,決定從最貼近客戶的分行場域出發,打造互動式服務新體驗。

張天豪說明,臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單,這些表單格式通常很制式、欄位繁複,對不熟悉流程的客戶而言,常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置,甚至必須整張重來,徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出,就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆,」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說,客戶不再需要手寫填單,只要開口說、輸入文字或是上傳圖片,告訴iWish想要使用哪些金融服務,就可以完成交易,將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業,轉化成只需一句話或一張圖就能搞定,大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例,客戶可以口說轉帳帳戶及金額,或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等,iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位,待客戶確認資訊無誤之後,系統就會生成一個二維條碼,只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對,就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔,專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗,iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變,「對永豐銀行而言,iWish服務不是引進AI技術的炫技展示,而是與現有服務模式的無縫融合,讓創新落地、貼近人性」,永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示,最開始,金融交易需要經歷「客戶填單+櫃員輸入」的雙重程序,不僅耗時,也容易出錯。之後,永豐銀行推出免填單服務,客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上,交由櫃員輸入至系統中、列印單據,待客戶簽名確認即可完成交易。

永豐銀行
圖/ 永豐銀行

而iWish則是免填單服務的再進化,藉由生成式AI(GAI)的語意理解與圖像辨識能力,取代櫃員的手動輸入作業,不僅提高效率與準確度,也大幅降低櫃員的作業負擔,可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具,更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用,多數仍停留在客服階段,iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務,堪稱跨出關鍵一步。

然而,在實際開發過程中,永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰,其中壓力最大的,便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中,AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益,更直接影響其對金融服務的信任感,必須以更審慎的態度來看待。

為此,永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度,包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作,共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制,避免造成誤解。此外,團隊也分階段進行大規模封閉測試,邀請全行數百位同仁參與測試,並根據測試結果持續微調優化,確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習,「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務,專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型,並以「分行」為主要場景,未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型,甚至走出分行場景,與iBranch等線上服務結合。

永豐銀行
永豐iWish以「智讀」、「智說」、「智寫」人性化操作,讓金融交易更方便快速
圖/ 永豐銀行

iWish的成功落地不僅是技術突破,更宣示意味著,生成式AI正式從客服輔助工具,搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理,讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易,實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練,iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明,透過接觸到更多元的使用情境,進一步完善服務,讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步,」張升寶認為,這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式,也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍,讓AI不再只是輔助工具,而是驅動金融轉型的核心力量。

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