台灣93%用戶在用 LINE!手機平均藏60個品牌官方帳號,AI如何讓每則對話都有機會收單
台灣93%用戶在用 LINE!手機平均藏60個品牌官方帳號,AI如何讓每則對話都有機會收單

2026 AI TAIWAN 未來商務展,於 6 月 24 日(三)至 26 日(五)台北圓山花博爭艷館正式揭幕,今年以「All in AI」為主題,宣告 AI 已成為百工百業關乎生存的結構性資源。展會集結海內外逾 200 家解決方案團隊參與,並規劃 50 場次內容活動,展現台灣最大 B2B AI 實戰生態系。《未來商務》直擊現場,帶來第一手觀察。

品牌早已把 LINE 官方帳號視為行銷標配,但從推播訊息到 AI 驅動對話商務,中間隔著的是數據整合與代理人(Agent)架構的落地能力。LINE 台灣企業解決方案事業群總經理王俞蓉,於 2026 AI TAIWAN 未來商務展 的國際趨勢高峰論壇上,以四大 AI 協作角色為框架,說明品牌如何在台灣 2,200 萬每月不重複活躍用戶的 LINE 生態系中,將每一則對話轉化為可量化的商業成果。

#1 2026 AI TAIWAN_Line 王俞蓉
LINE 台灣企業解決方案事業群總經理王俞蓉。
圖/ 2026 AI TAIWAN

每人 60 個官方帳號,對話即商機

LINE 在台灣的滲透程度決定了它作為商業基礎設施的不可替代性。王俞蓉指出,在台灣約 2,325 萬人口中(截至 2026 年 5 月底),LINE 每月不重複活躍用戶已達 2,200 萬;尼爾森《2025 LINE 使用行為調查》顯示,LINE 在台滲透率高達 93%。用戶日均停留超過一小時,場景橫跨通訊、數位行銷、內容社群、金融、購物與線下串接(OMO)六大面向。

官方帳號是品牌進入這個生態系的核心入口。截至 2025 年 8 月,台灣目前共有 340 萬個官方帳號,根據 LINE 內部資料,成長數最高者依序為零售電商、學校教育、社群及媒體、餐飲、行政機關等。同份尼爾森調查亦顯示,用戶憑印象估計自己加入約 10 個官方帳號,但 LINE 後台實際數據顯示,每人手機中平均存有 60 個官方帳號。「每 1 個對話都有可能是 1 個成交的機會,」王俞蓉強調,API 串接是讓官方帳號從單向推播升級為雙向交易平台的關鍵插頭,串接後可承載自動化行銷、CRM、訂單管理乃至即時交易通知。

延伸閱讀|30 秒完成對話 → 推薦 → 成交!把電商「微縮」進 LINE,如何解決零售最大棄單痛點?

四大 AI 角色:從客服自動化到情感陪伴

王俞蓉以四個已落地的品牌案例,對應 LINE 生態系中使用比例最高的四類 AI 協作角色。

1. AI Operator(營運助理):台灣高級法式手工喜餅品牌卡柏蒂(CUPETIT)將日常諮詢與流程型問題交由 AI Agent 自動處理。透過上傳 FAQ 訓練後,AI 可精準計算折扣門檻、免運條件、滿箱數等複雜規則,即時回應。真人客服則專注於高價值互動,如為企業客戶提供試吃建議、說明客製包裝選項,或協助結婚新人搭配禮盒組合,讓服務資源配置更有效率。

CUPETTI 卡柏蒂案例
圖/ 螢幕截圖

2. AI Sales(銷售代理):隱形眼鏡品牌串接電商平台商品資料庫,透過 LINE 即時同步最新品項與庫存。AI 在對話過程中追蹤訊息內容與語意,自動以風格、直徑、度數等維度為用戶貼上商品偏好標籤,再結合顧客資料媒合推薦專屬商品組合,實現精準分眾推播。王俞蓉指出,超過 80% 的對話有 AI 推薦商品介入,便能將訊息互動轉化為購買旅程,「一發擊中」每一個潛在購買意圖。

3. AI Creator(創意助理):樂事 (Lay's) 洋芋片於 2024 年 12 月《魷魚遊戲 2》上映聯名期間,在官方帳號中推出 AI 換臉+表情辨識互動遊戲,玩家須購買聯名包裝、輸入包裝內側序號才能參與,將虛實消費行為強綁定。最終吸引 7 萬名玩家參與,聯名期間銷售成長 15%。

4. AI Companion(陪伴助理):The North Face(北臉)推出 AI 運動教練,用戶輸入身高體重並完成運動問答後,由 AI 生成個人化訓練菜單,並在訓練過程中持續給予情緒激勵。活動共吸引逾 19,500 名用戶參與,其中 64% 完成 AI 專屬菜單生成。王俞蓉形容這是「陪跑」而非一次性服務,用戶在 AI 陪伴下持續推進越野賽跑培訓。

數據、AI、夥伴共創,三軸驅動生態系進化

王俞蓉將 LINE 生態系的下一階段發展歸納為三個方向:線上行為與線下 NFC 感應(如 LINE Touch 技術)交錯產生的數據洞察、AI 功能的持續強化,以及與第三方夥伴的共創機制。

「1 個人的影響力是有限的,但是一群人,你可能可以走得非常快,而且走得非常團結,」她說明夥伴共創對於加速場景落地的重要性。對品牌而言,真正的挑戰不在於選擇哪一種 AI 角色,而在於能否將用戶在 LINE 上的六大生活場景與自身商業目標有效對應,對應愈精準,AI 協作的轉換效益愈高。

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(本文轉載自《未來商務》

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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