【觀點】電信業者的「AI角力戰」,5個趨勢解析未來變局
【觀點】電信業者的「AI角力戰」,5個趨勢解析未來變局

一年一度的世界行動通訊大會(MWC,Mobile World Congress)剛在西班牙巴塞隆納落幕,今年度MWC展會以「Converge. Connect. Create.」為主題,「AI+」與5G、企業再創等被視為關鍵議題。

電信業者一直是MWC中重要的參展者,市場非常關注AI如何驅動電信產業加速革新。正是因為電信產業正迎來技術轉型,生成式AI是關鍵驅動力之一。隨著日益增長的產業競爭壓力,電信商面臨「提高營運效率」及「開拓新收入來源」的雙重任務。

我們已看到台灣電信業者將AI視作優先發展目標之一,將AI從內部營運工具,延伸至面向客戶服務端和營業模式上的創新,展望2025年,我們預期生成式AI將透過以下五大趨勢影響電信產業。

趨勢一:AI Agents將加速客戶支援與使用者體驗

長期以來,電信業者在客戶服務方面必須應對複雜的孤島式結構,導致優化客戶體驗的流程效率低落。從互動式語音回應(IVR)到聊天機器人的技術演進,雖然能改善部分的客戶服務流程,但絕對還有提升空間。

生成式AI的出現,透過高速、準確且個人化的模組,協助電信業在客服機制上創新突破。

2025年將是「AI代理」(AI Agents)的關鍵發展年,我們預期AI代理將成為電信業的核心支柱,承擔大量的客戶互動需求。結合近乎人性化的虛擬助理體驗、強大的客戶數據分析能力,生成式AI解決方案的精準度能有效提升,並透過多模態的AI幫助技術人員,透過語音問答快速診斷並即時獲得故障排除指示,節省過去在排除故障時耗費在查找佈線圖與解決方案的大量時間。

這不是未來,而是現在進行式。早在去年,中華電信與Google Cloud合作創建「GenAI超級助理」,將AI代理技術全面應用於其家用寬頻維運、客服帳務查詢、行政知識管理及網站程式碼生成等內部應用場景,測試結果顯示可提升員工15%以上效率。

以客服帳務查詢為例,中華電信將過往累積的問答知識庫資料送進AI模型,協助客服同仁在應對客戶疑難雜症時,能夠直接和AI代理對話快速找到解答。客服帳務AI代理每年預計減少25%的帳務問題來話量,網站生成代理則能夠讓前端工程師網頁開發速度提升兩成,大幅優化客服運營與資源配置。

趨勢二:生成式AI將整合網路與客戶數據,實現全面洞察

從傳統的電話客服中心,轉型成結合多種管道的雲端聯絡中心(Contact Center),我們相信下一波的創新關鍵,在於整合網路效能數據與客戶資料,協助電信業者獲得更全面的用戶理解。

預期到了2025年,透過AI整合的幫助,電信業者對網路品質與設備效能數據的掌握度將提升,有助業者以全方位的視角優化客戶體驗,帶動更主動的客戶支援、提升交叉銷售與追加銷售的機會,同時降低客戶流失率。

舉例而言,當網路服務品質下降時,過往客戶需主動聯繫客服,並經過相對漫長的等待期才能解決問題,而借助生成式AI,將能透過即時偵測異常、主動通知客戶來顛覆服務體驗,甚至在客戶求助前就率先提供解決方案。

在未來,AI將不只是被動回應需求,而是運用企業過往累積的寶貴數據,來驅動面向未來服務的預測能力:即時識別網路異常、通知用戶並主動提供解決方案。不僅提升一條龍的服務效率,更將電信業推向智慧、自主、以客戶為核心的全新時代。

趨勢三:生成式AI不只提升生產力更可以創造營收

2024年,生成式AI主要幫助電信業者降低成本並提升生產力,部分企業已能運用AI為員工每日節省45分鐘的時間。隨著電信產業的AI應用持續成長,我們相信這些營運效益將進一步擴大,讓企業在2025年運用生成式AI的目標,從效率提升轉向創造新的營收模式。

其中一條極具潛力的發展路徑,是建立由AI輔助的市場機制,透過「AI驅動的產品推薦」讓中小企業獲得量身打造的解決方案。簡單來說,就是AI助理能根據需求,精準推薦網路連線方案、POS系統及SaaS應用程式,大幅簡化銷售和購買流程,不僅提升客戶體驗,也為電信業者帶來新的營收成長機會。

此外,我們看到國內電信業者運用生成式AI技術,進行OTT平台影劇內容推薦,或即時分析行動通訊語音讓防詐服務再進化,也讓台灣企業有機會拓展更多全球商機。

趨勢四:邁向AI原生網路

電信業者已透過擁抱雲原生網路(Cloud-Native Networks)降低營運成本,而下一個關鍵發展將是運用生成式AI進行全面自動化,透過AI原生網路(AI-Native Networks),從事件驅動轉向由機器驅動的網路營運模式和運作流程。

AI原生網路不僅能進一步降低成本,更是運用AI提升網路建設的可擴展性與即時應變能力。電信業者可以分析過往數據、高負載站點等資料,提前預測行動用戶的需求模式,並即時且動態性的優化網路資源配置,以將傳統成本密集的劣勢轉變為競爭優勢。

我們相信這項轉變,代表著電信產業朝向自主網路營運邁向了關鍵的一步。

趨勢五:基於網路API的AI開發者生態發展

透過向開發者開放「網路應用程式介面」(APIs,network Application Programming Interfaces),電信業者能夠促進創新並創造新的企業服務。不論是遵循GSMA Open Gateway Initiative(OGI)或Camara API等倡議和標準,目標皆是在簡化流程,使開發者能夠在共有的準則下便利開發,並於跨全球的電信商網路中同步部署,以共同加速網路數位服務的創新。

到了2025年,預計這類型的開發者平台生態系,將在生成式AI的推動下快速成長。開發者將利用網路API構建與網路基礎設施無縫整合的先進解決方案,解鎖包含醫療保健、物流等產業的多元應用場景。

掌握AI驅動的未來,電信業者應如何布局?

電信產業正邁向智慧化、自動化和以客戶為核心的時代,而生成式AI是推動這場變革的關鍵。展望未來,我們認為電信業者可從兩大核心方向加速AI部署。

首先,強化數據治理,確保數據結構清晰、品質可靠以為導入AI奠定堅實基礎;其二,推動組織敏捷化,打造能快速彈性地試驗和規模化應用的團隊,以協助創新應用加速落地。

2025年AI轉型不僅關乎電信產業生產效率的提升,更是產業競爭力重塑的關鍵時刻和定義未來的最佳時機。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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