實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力
實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力

無論所在產業是軟體、硬體,還是屬於生產、零售或行銷,各行各業都必須隨時瞭解當今趨勢,以便跟上產業脈動。許多從業人員除了每日追蹤國內外新聞、參加產業研討會,也會藉由閱讀年度白皮書、論文等研究調查內容,來跟上產業趨勢。

然而,研究報告往往數十頁、數百頁起跳,在時間有限的情況下,是否可以運用 AI 來協助我們快速理解內容?使用時,又該注意哪些要點?本文將評比 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 3 款 AI 工具的文本閱讀能力,實測哪款 AI 最適合做為資料整理幫手,並嘗試提出合理的協作模式。

本次使用 SHOPLINE 的《2024 品牌團購全攻略》做為基礎文本,實測過程使用完全相同的資料來源、prompt,比對 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 三款 AI 的回答策略、深度與正確性。

為了符合不同性質的文本理解需求,實測將分為 3 個階段,依指令的複雜性,循序漸進進行測試:

  • 第一階段「提供文本細節」:詢問資料中明確提及的數據。
  • 第二階段「提出洞察分析」:賦予 AI 特定職位與使用情境,要求整理整份資料的關鍵洞察。
  • 第三階段「跨文本整合」:加入第二份文本《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,要求 AI 進行跨文本的整合,比對 2 份文本的相似與相異處。

第一階段:提供文本細節

第一階段從最簡單的資訊確認開始,詢問《2024 品牌團購全攻略》明確提及的「團購成長數據」。

prompt:請問今年臺灣團購的成長狀況如何?請附上數據佐證。

ChatGPT 4o

1-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 的回答簡潔有力,單純呈現團購市場的數據增長。

Copilot

1-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 除了列出成長數據之外,另外納入文本中「各產業的團購表現」。

NotebookLM

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圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 除了列出成長數據之外,另外分析了文本中提到「可能導致團購市場增長的原因」。特別的是,NotebookLM 主動提醒使用者需注意資料來源的數據計算方式。

整體而言,三款 AI 的資訊辨認能力都不錯,數據也正確無誤,但是回答的深度有所不同:ChatGPT 4o 的回答較為簡潔、直接明瞭,僅回答問題本身;Copilot、NotebookLM 則是更進一步,透過連結整份資料的不同內容,做出更具深度的回覆。

經過來回實測,發現 Copilot 的「資訊架構」能力較強,擅長將資料歸納成層級分明的結構化資料; NotebookLM 則是「批判思考」能力較強,除了列出資料內容外,往往會做出批評或提醒,例如點出某數據的調查方式可能不夠公允或完整等。

在第一階段,若是需要整理資料內容,推薦生成速度較快的 ChatGPT 4o,或是資訊層級明確的 Copilot;若是需要進行進一步的分析,則建議使用會引導使用者思考的 NotebookLM。

第二階段:提出洞察分析

第二階段賦予 AI「品牌行銷顧問」的角色,任務為提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考,藉此瞭解 AI 推理使用者需求的能力。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得一份《2024 品牌團購全攻略》資料,需要從中擷取並整理出三個最重要的洞察,提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考。

ChatGPT 4o

2-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 提出的三大洞察分為「團購經濟成長潛力」、「品牌電商團購的顯著成長」與「與 KOL 合作的效果顯著」,每項洞察皆附上 1 至 2 項相關數據。與第一階段相同,ChatGPT 4o 提供的內容是三者之中最簡短的。

Copilot

2-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 提出的三大洞察分別為「團購市場的巨大成長潛力」、「年輕女性消費者主導團購市場」與「品牌電商團購的顯著成長」。相比 ChatGPT 4o,Copilot 增加了一個資料階層,引用的數據資料也較多。

NotebookLM

2-NotebookLM.jpg
圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提出的三大洞察分別為「團購市場持續穩定成長,品牌電商團購表現尤其亮眼」、「網紅/KOL 合作是品牌電商團購的主流趨勢」與「品牌商家利用團購達成多重目標,包含提升業績、增加品牌曝光以及接觸精準受眾」。

NotebookLM 是三款 AI 中回答篇幅最長的,並且在每項洞察後都撰寫出「分析」,進一步說明使用者應該如何解讀各項洞察內容。

與第一階段的結果類似,ChatGPT 4o 回答最為直接簡潔,Copilot 回答的資訊結構清晰,NotebookLM 除了整理出資料內容,更針對數據提出行動方針。雖然 NotebookLM 的分析其實不算深入,但整體而言,編輯認為 NotebookLM 最符合 prompt 所提供的「使用情境」,因此實用性、完整度最高。

第三階段:跨文本整合

在第三階段,AI 除了需要處理《2024 品牌團購全攻略》,還需要整合《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,並提出兩份資料的整合與分析。本次要求 AI 提供較初階的「相似/相異」資料比對。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得《2024品牌團購全攻略》、《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》二份資料。你的任務是比對兩份資料,提出兩份中相似與相異的趨勢觀察或數據。

ChatGPT 4o

3-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o的回答中規中矩,純粹抓出兩份資料相似的大方向概念,實際提及的數據資料不多。

Copilot

3-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 依然十分堅持資料階層的清晰程度,然而內容方向比 ChatGPT 4o 更加模糊,數據資料也更少。

NotebookLM

3-NotebookLM.jpg
圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提供的內容依舊最長,抓出的相似處比 ChatGPT 4o、Copilot 多出一點(網紅/KOL合作的必要性),看起來整體分析更加完整。

乍看會認為 ChatGPT 4o 的回答頗為敷衍,然而仔細觀察會發現,ChatGPT 4o 回答雖簡短,卻是唯一在數據歸納與推理方面沒有出錯的 AI。

Copilot 回覆中出現錯誤的資訊來源與推理。回覆中寫到:「《2024 品牌團購全攻略》:提到疫情期間消費者購物習慣的改變,47.6% 的消費者轉向網路購物,這推動了網紅團購的發展」,然而《2024 品牌團購全攻略》全篇研究均未提及此數據。經確認,此數據來自臺灣趨勢調查發布之《第三級警戒下防疫新生活調查》,實為第三級警戒下有 47.6% 的民眾從實體轉換為網路購買,此外,調查也並未提及此數據與網紅團購之間的關係。

NotebookLM 也出現錯誤歸納的問題。回覆中提到「兩份報告都明確指出團購市場的持續增長」,然而《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》其實僅提及網紅廣告預算上升,並未討論團購市場。或許網紅廣告預算上升、團購市場持續增長兩者確實有正相關,但 NotebookLM 的歸納依然有不小的問題。

在跨文本整合這方面,ChatGPT 4o 的整合內容中規中矩;Copilot、NotebookLM 則是出現不少東拼西湊的情況,並且出問題的部分十分細微,使用者很難一眼就能辨識出來,需要多加留意、仔細檢查。

目前判斷 AI 仍然會出現錯誤,並且若沒有細心查證,細微的錯誤非常容易被忽略。因此, 目前不推薦純粹倚靠 AI 來進行跨文本的整合分析。

3 款 AI 工具,該怎麼選?如何合作?

經過本次實測,《未來商務》編輯想要再度提醒讀者,AI 並非完美,而是如同人類一樣會犯錯,如何找出最合適的協作模式,才是我們目前需要面對的挑戰。因此,目前工作者與 AI 協作時,必須將「查證」列為必備過程;此外,下 prompt 時,可以加入「請勿使用文章中未提及的資料」做為提醒,盡量避免 AI 胡亂生成或引用其他無關資料。

那麼,針對閱讀文本、整理資料類型的工作,我們應該如何在 3 款不盡完美的 AI 工具中做出選擇?綜合考量使用方便性、完整性與分析能力,若是僅需簡單、快速確認具體數據,推薦使用 ChatGPT 4o;若是需要較複雜的資訊整理,《未來商務》編輯目前傾向使用 NotebookLM,不僅因為它的回答往往完整性較高,關鍵決勝點在於 NotebookLM 會自動抓出每個數據的參考內容,方便使用者對照查證。

NotebookLM對照.jpg
NotebookLM 會自動連結至資料來源處,方便使用者自行對照查證。
圖/ 圖截自 NotebookLM
ChatGPT 4o Copilot NotebookLM
回覆生成速度 ●●● ●●○ ●○○
單篇研究的資訊正確性 ●●● ●●● ●●●
多篇研究的資訊正確性 ●●● ●○○ ●●○
資訊分析能力 ●○○ ●●○ ●●●
跨文本整合能力 ●●○ ●○○ ●●○
人工查證便利性 ●○○ ●○○ ●●●

延伸閱讀:實測|AI搜尋引擎Perplexity、Liner、Felo收集資料哪家強?這款還能做社群搜尋!
微軟Microsoft 365個人及家用版能用Copilot了!3步驟快速上手「AI助理」

本文授權轉載自:未來商務

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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