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 ●○○ ●○○ ●●●

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本文授權轉載自:未來商務

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突破傳統信用卡模式!國泰世華如何重塑刷卡體驗,養出百萬CUBE切換忠實粉?
突破傳統信用卡模式!國泰世華如何重塑刷卡體驗,養出百萬CUBE切換忠實粉?

根據聯合徵信中心統計,國人平均每人持有約4張信用卡,雖反映出信用卡普及,卻也暴露市場飽和的現實。當回饋比例、聯名優惠成為銀行發卡標配,差異化日漸縮小,消費者對單一卡片的忠誠度也難逃下滑。

面對同質化競爭困境,國泰世華銀行四年前即推出CUBE信用卡,首創「數位自選」權益機制,讓使用者能依需求自由切換權益回饋,成功累積百萬卡友。然而,當使用者習慣隨手調整回饋後,國泰世華又該如何進一步突破,讓廣大「CUBE切換忠實粉」更黏?

數位平台成熟度,撐起「權益自選」創新機制

「以前一張信用卡就是固定型態的權益,或綁定單一聯名夥伴。而權益自選的設計,讓信用卡不再那麼制式、更加靈活!」

國泰世華銀行數位長陳冠學指出,CUBE 卡最大的突破,是將信用卡從「靜態工具」轉化為「動態平台」。搭配CUBE App卡友可依需求隨時切換:餐廳用餐或假日逛百貨公司選「樂饗購」、出國旅遊則切換至「趣旅行」享旅遊或交通優惠;一張卡橫跨多種生活場景,甚至能依個人偏好即時調整,客戶更能於商家請款後透過CUBE App查詢點數回饋明細,對精打細算的卡友格外具有吸引力。

然而,要實現如此彈性靈活上下架權益與優惠,背後的挑戰遠比表面複雜。陳冠學直言:「若沒有成熟的數位平台作為基礎,根本不可能實現。」傳統信用卡只需處理單卡簽帳與消費紀錄,但 CUBE 必須同時滿足龐大客群的多元需求,從數據分析到營運模式都得全面升級。唯有在技術架構上徹底重建,才能實現這種前所未有的產品邏輯。

因此,CUBE 信用卡並不只是單一產品的創新,也可以說是推動國泰世華數位平台進化的重要里程碑。

國泰世華銀行數位長陳冠學
國泰世華銀行數位長陳冠學指出,唯有成熟的數位平台,才能撐起CUBE信用卡「權益自選」的創新機制。
圖/ 數位時代

因為靈活,得以開啟平台化服務的想像

打開 CUBE App、彈性切換CUBE信用卡權益方案,甚至查看領取不同商家的回饋加碼優惠券,這種互動式體驗已成為百萬卡友的日常。但國泰世華並未止步於此,而是思考如何進一步延伸金融場景。

「許多權益的設計並不只是為了增加交易,而是基於人性化洞察,去滿足客戶更深層的需求。」陳冠學舉例,如CUBE信用卡「童樂匯」權益,針對親子族群推出涵蓋餐廳、嬰幼童品牌、五感體驗課程等六大通路的專屬權益,最高可享 10% 小樹點回饋,甚至指定私校學費也提供領券最高 3% 回饋。雖然少子化趨勢讓親子族群相對小眾,但陳冠學則有不同觀點:「服務客戶的下一代,也是長遠經營的投資。」

除了分眾經營,對於聯名卡的發行,陳冠學則認為:「過去,聯名卡是會員身份的象徵,但在數位時代,攜帶多張會員卡的需求已經弱化。我們透過不同合作模式,仍能達到同樣的客群經營效果。」

於是,國泰世華與多元場景通路如 Uber、Klook、大樹藥局、臺虎展開不同形式的深度合作。對合作通路而言具備「品牌強強聯手」的導客效應,對國泰世華來說,則更能觸及多元分眾市場,跳脫單一品牌聯名的侷限,信用卡也因此從支付工具延伸出更多服務優勢。

當信用卡升級為集結服務的平台,國泰世華不僅打造互利共生的生態圈,對外創造多贏合作,對客戶也深化品牌連結,逐步鞏固難以取代的黏著度。

新聞照.jpg
CUBE信用卡結合App數位自選權益,讓用戶依需求即時調整回饋,展現靈活又直覺的數位金融體驗。
圖/ 國泰世華

從一張卡到點數生態圈,國泰世華打造CUBE尊榮會員感

「跳脫信用卡本位主義,不再侷限於刷卡回饋,而是從整體金融與生活情境出發,將服務轉化為跨情境串聯的完整旅程。」陳冠學強調,CUBE 品牌的使命,就是做到跨情境、跨服務、跨子公司的一站式體驗。

而國泰優惠 CUBE Rewards App 的出現即是里程碑。從原先 MyRewards 升級為 CUBE Rewards App,不只功能升級,也是品牌再造,把 CUBE 信用卡與國泰集團「小樹點」完整串連,將會員經營、點數生態圈與 CUBE 品牌價值一站打通。

「我們讓 CUBE 不只是信用卡,更像是俱樂部般的尊榮體驗。」憑藉國泰龐大的小樹點基礎與優質卡友群,CUBE 對合作品牌展現強大吸引力,得以不斷拓展餐飲、旅遊到藝文等場景,更突破點數僅能折抵帳單的模式,讓卡友能用點數兌換熱門演唱會、運動賽事門票,甚至搶先預訂話題熱門餐廳等限量體驗。

「我們希望讓客戶覺得:哇,你又找到我的需求了!」陳冠學說。把細微偏好化為具體體驗,正是 CUBE 平台能不斷創造驚喜的關鍵。四年來,CUBE 以「1+N」權益架構結合雙 App,已累積超過 600 萬卡,為國內發卡量最大的單一信用卡;累計2025 年前 7 月,簽帳金額達 4,889 億元,年增 11%,寫下亮眼成績。

但對國泰世華而言,數字只是過程,真正的目標應如陳冠學所言:「信用卡不該再有框架,CUBE 要做的,就是以洞察與創造,帶給客戶超乎想像的個人化體驗。」

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