【觀點】大型語言模型LLM成商業必需品!2024為何是關鍵年?背後有兩大原因
【觀點】大型語言模型LLM成商業必需品!2024為何是關鍵年?背後有兩大原因

人們對大型語言模型(LLM)的態度已經從單純的嘗鮮轉變為實際需求,如 ChatGPT 和 Bard 等大型語言模型已逐漸成為商業領域中不可或缺的工具。預計到 2027 年,企業在生成式人工智慧(AI)解決方案上的投入將達到 1,511 億美元,且 2023 到 2027 年的複合年增長率將達到 86.1%,顯示企業對 AI 應用的興趣正在急速上升。

大型語言模型已從最初的熱門話題轉變為企業的策略焦點,力求將 AI 更深度地融入商業運作中。例如,麥肯錫的年度 AI 發展現狀調查顯示,有三分之一的企業至少在一項業務中固定採用生成式 AI。同時,有 25% 使用 AI 的企業表示生成式 AI 已被納入其董事會議程,凸顯了 AI 在企業決策面的重要性。

隨著生成式 AI 解決方案的發展更具策略性和針對性,企業加大技術應用的態勢必將提升整體績效,使 2024 年成為企業採用大型語言模型的關鍵一年。這項演進標誌著新時代的來臨,在這個時代中,AI 不再只是一項實驗性工具,更是企業發展策略和營運的基本要素。

大型語言模型應用從「參考性質」蛻變將滿足企業運用

在 2023 年,雖然有部分公司員工開始嘗試使用 ChatGPT 及其他大型語言模型工具,這些工具主要用於撰寫電子郵件或回覆訊息。更具前瞻性的人可能會利用這些工具來撰寫提案或其他篇幅較長的文件。然而,有鑑於大型語言模型生成的內容可能出現不符事實或類似幻覺的情況,大多數時候,這些內容僅用於內部參考,並不適合用於外部公開場合。

然而現在,經過一年的實驗和改進,大型語言模型開發人員已經準備好推出──或者已經推出面向企業的商務版產品,以滿足企業開發的需求。其中最受矚目的,莫過於「客戶服務」和「內容創建」兩大應用領域,今年,這兩項應用的品質與採用率可望有顯著的提升。

2024年為何是採用大型語言模型的轉捩點?

2024 年將成為大規模採用大型語言模型應用程式的轉捩點之年,背後驅動的兩大關鍵因素是「技術演進」和「市場情緒」。 自從 ChatGPT 於 2022 年 11 月面世以來,大型語言模型技術已經從單純完善文案和分析模型,演變成為功能全面的聊天機器人,不僅能執行程式碼、運用工具,還能存取外部知識和搜尋網路。換言之,在短短不到 12 個月的時間裡,這項具有革命性意義的工具已徹底改變了整個技術社群的面貌。

然而,如果高階主管不買賬,這些技術演進便難以在市場上獲得認可──這正是 2023 年的瓶頸所在。現在,大多數執行長都已達成共識,認為在業務營運中採用 AI 解決方案是當務之急,他們明確表示,投資 AI 至關重要。隨著更多針對特定垂直產業的大型語言模型問世,企業採用和部署這些生成式 AI 解決方案將變得更加容易。

大型語言模型應用將被採用,但資安問題有待解決

2024 年,大型語言模型開發人員還將著手解決一項關鍵挑戰──資料安全。技術開發人員將提供一個讓企業將數據存在其內部系統的解決方案,進而提供更安全、更強大的產品,以滿足那些重視風險管理的執行長的需求,獲得他們的青睞。

2023 年,各國政府及其他監管機構在規範 AI 方面面臨挑戰。去年 12 月,歐盟就《AI法案》達成共識,這是一項具里程碑意義的法案,旨在對 AI 的使用進行規範和限制。該法案一經實施,以及隨後可能出台的相關法案,將對科技公司開發 AI 解決方案的方式產生深遠影響。簡言之,這些法案將對何種行為是許可的、何種行為是禁止的,建立基本的規則框架。

隨著更強大的功能、更廣泛的支持以及更清晰的認識,預期大型語言模型應用程式將在全球各大型企業中得到更具規模化的採用。

客戶服務、內容創作⋯⋯企業使用大型語言模型優點有什麼?

個人化互動提高滿意度,生成內容速度又快

想像一下,如果 ChatGPT 是網站上的客服聊天機器人,你根本無法分辨真人與機器人。而將大型語言模型聊天機器人整合到客戶服務中,也為企業提供了一個節省成本的機會,能隨時為客戶提供服務。實際上,隨著消費者對企業和企業體驗的要求越來越高,這些大型語言模型聊天機器人可以提供更個人化的互動,並且提高客戶滿意度。

使用大型語言模型創建內容的優點之一是速度快。 如果你不滿意它生成的結果,只需重新調整提示措辭,不到一分鐘就能獲得新的結果。這在行銷和廣告領域尤其有用,因為多變量測試和迭代是獲致最佳化內容的關鍵。無論是廣告標語、充滿資訊的部落格文章,甚至是短篇小說,大型語言模型都能夠借助其被訓練過的大量數據來產生新的想法和文本。

AI創造的內容具有多樣性,任何風格都能滿足

除了速度之外,讓企業購買和使用這些大型語言模型進行內容創作的原因還包括內容的多樣性,像形式、風格和語氣。 在 ChatGPT 剛出現的時候,人們擔心所有的內容最終會變得千篇一律。如果讓 ChatGPT 寫一篇關於某個主題的部落格文章,同時兼顧搜尋引擎優化,可能會導致所有文章一成不變;但由於提示工程(prompt engineering)的存在,這項擔憂並未發生。

只要稍微改變一下提示用語,ChatGPT 和解決方案就能就同一主題產生不同的內容。更重要的是,使用者可以要求大型語言模型內容創作者採用某種寫作風格或語氣。當然,這也是迭代的關鍵所在,因為最優秀的用戶會反覆使用大型語言模型來訓練它,讓它聽起來更像自己。大型語言模型的最終目標是讓在最短的時間內產出聽起來像公司創作的優秀內容。

大型語言模型將改變企業經營,成為企業必需品

隨著 2024 年的到來,大型語言模型從實驗工具到重要商業資產的轉變變得越來越清晰。這些模型在技術能力方面取得了顯著的進步,如今在客戶服務和內容創建等領域發揮至關重要的影響力,能夠提供無與倫比的效率和客製化服務。今年不僅是技術進步的一年,也是將這些工具整合到業務運營結構中,與不斷變化的監管環境和執行策略持續對焦的一年。

LLM 的廣泛採用證明了其徹底改變企業營運、溝通和創新方式的潛力。在我們見證這一轉變的過程中,我們可以清楚地看到,大型語言模型不僅是企業未來的一部分,它們還在積極塑造未來,在數位化日益加劇的世界中為企業的成長和效率開創新的途徑。

延伸閱讀:【圖解】AI戰火燒到PC、手機!台廠必爭5賽道大盤點、專家曝滲透率是關鍵

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責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #AI
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

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。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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