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!
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!

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!

NoCode 放大鏡 - 什麼是 Webhook? 貼文示意 .jpg
NoCode 放大鏡 - 什麼是 Webhook? 貼文示意
圖/ NoTime NoCode

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!

Webhook 觸發自動化流程示意 .jpeg
Webhook 觸發自動化流程示意
圖/ NoTime NoCode

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:

API 生活化情境比喻示意 .jpeg
API 生活化情境比喻示意
圖/ NoTime NoCode

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:

Webhook 的生活化情境比喻示意.jpeg
Webhook 的生活化情境比喻示意
圖/ NoTime NoCode

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!

表單及 Chatbot 的 Webhook 應用情境示意 .jpeg
表單及 Chatbot 的 Webhook 應用情境示意
圖/ NoTime NoCode

本文授權轉載自:NoTime NoCode

關鍵字: #No-Code/Low-Code
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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