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「Alexa,幫我買衛生紙!」一次搞懂「語音商務」可以做什麼

高雅欣
2019-12-04
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在蘋果(Apple)的Siri問世之前,所謂以語音作為智慧商務的想像,其實是貧乏的,而今隨著Apple的Siri、Amazon的Alexa、Google的Assistant相繼到位,新的商業生態系也正式成形,「語音商務」的未來備受關注。

在AI語音技術的蓬勃發展下,幾年來,Apple的Siri、Amazon的Alexa及Google的Assistant形成三強鼎立局面,智慧語音助理的應用也逐漸從手機跨越到智慧音箱、穿戴式裝置、車用系統、智慧家庭系統,甚至是各式可連網的裝置。在智慧音箱逐漸普及的過程中,各個垂直領域的語音商務發展也引起關注。

根據Strategy Analytics最新的研究報告顯示,2019年第二季智慧音箱的全球銷售量持續攀升,達3030萬台,相較去年同期成長了95.8%,其中Amazon以21.9%的市占率保持領先,Google第二,百度第三、阿里巴巴第四、小米第五,預估全球使用量在今年底將超過2.6億台,智慧音箱可望成為下一個消費性電子市場新星,包括生活輔助、醫療保健和政府服務等相關商機都極具潛力,值得開發與探索。

醞釀多年,Alexa「聲控」生態系逐漸成形

2014年Amazon率先推出智慧音箱Echo,開啟了全球智慧音箱百花爭鳴的局面,也讓智慧音箱成為長銷型的熱賣產品,2018年智慧音箱的全球出貨中有近40%支援Alexa智慧語音助理。讓內建在Echo智慧音箱中的Alexa智慧語音助理平台衍生成為一個「聲控」生態系,Amazon也趁勢大力推廣相關的產品開發,協力廠商可以透過Alexa Connect Kit了解如何將自家的設備連接Alexa智慧語音助理,透過藍牙(Bluethooth)和Wi-Fi的模組與開發人員所需的雲端服務相連,進行安全性,身份驗證與裝置配對。

以Amazon Echo系列產品為中心,串聯所有支援智慧語音助理的各式裝置,包括市面上其他廠牌(可交叉支援Alexa、Sonos、AirPlay 2和 Google Home)的智慧音箱與裝置,Amazon持續推出各式免費服務與新功能,像是Alexa Guard連接家裡的保全系統,讓Amazon Echo搖身一變成為警報器。或是用Amazon Echo來當接線生,幫你打電話、發簡訊、向家裡的其他空間廣播。

智慧音箱仰賴一套複雜的AI技術,使用自動語音辨識(Automatic Speech Recognition,ASR)接收聲波並將其轉換為單詞。然後再以自然語言理解(Natural Language Understanding,NLU)將這些單詞轉譯出含義。理解語義之後,智慧音箱再透過自然語言生成(Natural Language Generation,NLG)技術進行回應與行動,由於這類小型設備的功能單純,加上大數據分析與機器學習建置與訓練,數年來伴隨著使用者數量成長的「數據驅動」,大量累積服務經驗與應用場景,讓使用者與智慧裝置間的溝通越來越順暢,基本的語音聲控就能提供簡單、直接、無摩擦的使用者體驗,像是播放音樂、聽新聞、行事曆提醒、詢問天氣、查詢交通狀況、找餐廳資訊、操控智慧家電,使用者能不需打字、不觸碰螢幕、更直覺的「聲控」完成日常生活所需。

購買行為複雜,「語音」商務仍在初步發展階段

究竟,除了一些簡單的生活指令與網路資訊查詢之外,智慧語音助理與智慧音箱還能幫你做些什麼?其實Amazon早在2017年就開始提供語音購物服務,只要使用者對著Amazon Echo「說出」想買的商品,就能連結到Amazon購物網站,由Alexa智慧語音助理幫忙下單,但在2018年,僅有2%的客戶使用了語音購物功能。

一早,智慧語音助理叫你起床後,走進浴室刷牙,發現牙膏居然快用完了,衛生紙也快沒了,隨口說出:「Alexa,幫我買牙膏和衛生紙。」晚上下班回家,就已經收到商品包裹,可能嗎?

根據Forrester Research 最近針對Amazon的Alexa、Apple的Siri、Google的Assistant和微軟的Cortana四個智慧語音助理的實際測試,研究人員向每個智慧語音助理詢問了180個關於產品和服務的問題,像是「哪些廠牌有賣液體洗衣精?」 「哪裡有賣紙尿布?」再統計答案的正確率,結果顯示智慧語音助理的失敗率高達65%。其中以Google的Assistant表現最好,其次是微軟的Cortana,Apple的Siri表現最差。顯見語音商務仍處於初步發展階段,僅能提供商品訊息與購物推薦,但分析師認為,同時具備語音技術與零售市場的Amazon明顯具有優勢,消費者可以透過語音重複下單,快速的購買無需進行比較,或定期購買的商品。

(本文出自未來商務產業焦點)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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