Webhook 是什麼？如何讓工作超級「即時且自動化」？No Code 必懂聰明辦公術！|數位時代 BusinessNext

今天 NoCode 放大鏡想跟大家聊聊一個題目：Webhook 到底是什麼呢？

Webhook 提供一個「即時觸發」的資料傳送方式。說到「資料傳送」，可能大家第一個想到的就是 API。當然，我們之前在 NoCode 放大鏡的文章裡，已經介紹過 API （軟體串接和資料交換的關鍵），有興趣的讀者歡迎查看先前文章。

同樣都可以進行資料傳送， Webhook 和 API 有什麼不同呢？

這次我們打算跟大家分享 Webhook 和 API 主要差異，並分享如何結合 NoCode 工具一起使用，輕鬆打造自動化流程！

本篇的內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 放大鏡 -《什麼是 Webook?》的詳細介紹說明文，如果還沒看過社群貼文的朋友，歡迎前往以下連結，看看我們製作的精美圖文唷！

IG 貼文傳送門 FB 貼文傳送門

什麼是 Webhook？為什麼需要了解它？

在正式開始介紹 Webhook 前，先分享為什麼會需要了解 Webhook？你可能會想說之前都看過 API 的介紹，應該了解 API 就可以了吧？

其實，雖然 Webhook 和 API 都用於資料交換，但它們各有專長。「 Webhook 」是專門設計「 即時通知 」我們某件事情發生了，這與「 API 」需要「定時」去存取、檢查資料是否有更新不同。Webhook 的設計讓我們能夠在事件發生的那一刻立即知道， 對於需要依據資料更新狀態迅速反應的情況非常有幫助 。

而且，Webhook 在「自動化」方面也很有幫助，搭配 No Code 自動化工具使用，可以 自動觸發後續一連串動作 。比如一旦收到電商平台的新訂單，系統就自動發出確認郵件並通知相關部門。這種即時觸發的自動化流程不僅節省了大量時間資源，也使我們的協作更加高效。

所以，雖然 API 的確擔任了資料交換的關鍵角色，但懂得怎麼使用 Webhook 「 即時且自動化 」地處理資訊，對現在愈來愈多需要快速回應的情境，絕對能讓我們更加游刃有餘，支援更多應用情境！

情境舉例：Webhook 和 API 的差別

一直說到 Webhook 是一個「即時觸發」的資料傳送機制，以及它跟 API 的具體差異，我們就用下方的兩個情境舉例說明

API 運作流程

下方示意圖簡單解釋 API 的工作原理：

想像你正經營一間餐廳，每到逢年過節生意就非常好，客人難免需要花上一些時間等候餐點，因此 客人一直問老闆需要等多久才可以取餐，這就像是不停地向 API （老闆）發出請求，老闆回答了就代表 API 回傳了資訊。

這樣的過程雖然很直接，但如果每次都要問一次才能知道最新情況以及是否可以取餐，感覺是不是有點麻煩呢？

這就會讓我們想到， 有沒有更聰明的方法可以「自動」告訴我們「最新」的消息 ，而不需要我們一直去問老闆呢？

這正是凸顯 Webhook 價值的時候了，它可以 讓系統在有新消息時，主動通知我們 ，這樣一來，我們就能更有效率地拿到資訊了。讓我們看看下一個 Webhook 的運作流程情境舉例：

Webhook 運作流程

請見下方示意圖中，Webhook 如何讓訊息傳遞變得更有效率：

讓我們想像一下，你向一間餐廳點餐後等待取餐， Webhook 相當於一位體貼的老闆，他不需要你的持續詢問，而是當你的餐點準備好後，就會主動告訴你「餐點好了，趕快來取餐唷！」

這樣的服務，讓你有更多時間去做自己的事，不用每隔幾分鐘詢問一次，無論是要喝杯咖啡，閱讀，或是和朋友聊天都可以。直到接收老闆主動的取餐通知後，你可以再決定要自己去取，或是請朋友幫忙 … 等後續流程。

所以「 Webhook 」與「 API 」就像是餐廳裡「 主動服務 」與「 被動等待 」的差異。使用 API 的話，你得不停問老闆「我的餐點好了嗎？是否可以取餐了？」，但有了Webhook，情況就完全不同。只要你的餐點一出爐，老闆 (系統) 就會自動通知你，讓你無需耗費額外的精力、資源去追蹤進度。

Webhook「主動推送資訊」機制，不僅讓你的體驗更佳，也簡化溝通流程。

它不僅能讓你即時得到最新資訊，還可以依據接收到的 Webhook 資訊，自由安排後續動作 (彈性自行串接不同流程應用）。

這樣一來，不僅提高工作效率，也使得資料管理更加即時、準確！

如果要用技術性但又親民的方式來講， Webhook 就是「 幫助不同系統間快速對話的小幫手 」。要啟用 Webhook，你會需要提供 一個網址 (URL 或 API Endpoint)，這個網址是「 專門等著接收某些特定事件 」，像是客人在電商平台下單的資訊。

若電商平台支援 Webhook 機制（亦即可主動提供最新訂單資訊），你可以透過 No Code 自動化工具建立自動化流程（例收到最新訂單資訊後，Email 通知倉庫人員出貨或更新 Google Sheets 庫存紀錄 … 等），在 No Code 自動化工具裡可以針對這整套自動化流程產生一個 Webhook 網址，將此網址貼在電商平台的 Webhook 設定裡，就可以完成「當客人在電商平台下單後，立即 Email 通知倉庫人員出貨，並同步更新 Google Sheets 庫存記錄」流程。這整個過程都是「即時」的，不需要你自己手動或透過 API 定期去查詢，效率高很多，也確保資訊不會延遲！

反之，若電商平台不支援 Webhook 機制，就必須定時靠 API 抓取訂單資料，無法針對最新的訂單資訊即時處理。

使用 No Code 自動化工具和 Webhook 的關聯及好處

我們在工作中經常會用到各式各樣的數位工具，能夠即時知道不同工具間的更新資訊，對提升工作效率真的超級重要。這也是為什麼弄懂No Code 自動化工具跟了解怎麼配合 Webhook 的使用會很有幫助。

以前，要是想從各種數位工具裡面拿資料（比如說電商平台的訂單資訊），可能得靠API 或者是 No Code 自動化工具裡的數位工具模組來定期存取資料。

或者是當數位工具發出 Webhook 通知時，想要接著做自動化的工作流程，可能還得麻煩懂寫程式的朋友來幫忙設定 Webhook 的網址 (URL 或 API Endpoint)，才能讓你串接其他的應用程式。

但現在，使用像是 Zapier、Make、n8n 這類的No Code 自動化工具，不只有預先整合好的數位工具模組節點，你還能自己輕鬆設定與創建專屬的 Webhook 接收網址呢！

這代表不管是如 SurveyCake 的問卷回覆通知 (延伸閱讀：【SurveyCake 問卷自動化】問卷填答後自動寄發個人化信件，提升顧客體驗與互動！)、LINE 的 Chatbot 關鍵字回應 (延伸閱讀：透過 No Code 打造 LINE AI Chatbot！自動產生回覆的聊天機器人，提升客服效率！)，或是Shopify 電商平台的訂單更新通知 … 等，你都不需要再找工程師開發額外的 API 或程式，就能直接收資料，然後管理收到 Webhook 資料後的自動化流程，輕鬆完成整合應用！

簡單來說，把 No Code 自動化工具和 Webhook 結合起來，就像開了一條捷徑，幫你快速解決了整合數據和自動化流程的問題。這樣一來，不僅讓工作變得更有效率，對於市場、工作中快速變化的需求也能更加得心應手～

希望你看完上面生活化的情境舉例後，有更理解 API 及 Webhook 的差異。如果有不清楚的地方，都可以留言或來訊跟我們詢問唷！

本文授權轉載自：NoTime NoCode

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。

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。

「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

Webhook 是什麼？如何讓工作超級「即時且自動化」？No Code 必懂聰明辦公術！

什麼是 Webhook？ 為什麼需要了解它？