產業追蹤／AI加持 新興應用百花齊放

今年的台北國際電腦展覽（COMPUTEX）吸引全球AI界大佬來台分享最新產品。AI浪潮一年比一年更兇猛，2025年更迎來一波高光時刻，主因不外乎年初的兩大事件：第一件是DeepSeek在全球大受關注，其免費、開源的特性，讓AI巨頭ChatGPT、Claude開始降價甚至開放免費使用，對業者而言成本將不再是拒絕AI的理由。第二件是蘋果於中國大陸市場的Apple Intelligence合作廠商預計獎落阿里巴巴，除讓眾人驚訝於電商業者原來做大語言模型這麼厲害外，讓人更期待馬雲口中的AI電商時代是否即將到來。

目前AI在電商領域的應用百花齊放，有過去未看過的圖文生成，也有一些過去似曾相識的名詞，例如商品推薦、智慧搜尋等。究竟AI的特性在哪裡，過去已有的電商應用如今在有AI加持後，又有哪些不同以往的能力？

商品推薦過去一直是電商業者提升銷量的方式之一，但過往推薦系統是透過專家的經驗判斷或銷售數據去做設定，平台上的商品推薦是固定且需要定期維護，而非針對個人。AI推薦的特色是相較以往是動態的、是基於機器學習來分析用戶行為，根據分析用戶的瀏覽、點擊行為並配合現在流行趨勢，給予每個消費者獨特的推薦體驗，就像是懂得察言觀色的銷售業務般，滿足用戶需求的同時，也達成自己的銷售KPI。而另一個傳統推薦的缺點在於因基於過往數據，使得推薦結果變得缺乏「變通」。

當電商平台的商品數達到數十萬甚至百萬規模時，讓消費者有效率找到商品就很重要，單靠商品分類是遠遠不夠。這時電商業者做法除了商品推薦外，便是商品搜索功能。過往搜尋商品時，消費者需要輸入「正確」的商品名稱，才能顯示出想看到的結果，例如智慧電視跟智慧顯示器名稱不一樣，但其實產品是相同，又如隨著兩岸用語的混用頻繁，若用戶搜尋充電寶，可能不會出現行動電源的商品選項。過往這類單純名稱問題，賣家多半採取「暴力解法」：把所有的常見名稱都列上去，所以可以看到擁有海外買家的平台如淘寶、蝦皮等，常看到落落長的商品名稱，以確保各市場的消費者都能找到商品。

但在有了AI後，可以利用其對於自然語意的處理及理解，突破用戶的文化差異並結合網路熱度及用戶行為，讓消費者在平台上的搜尋愈來愈「隨便」，如簡單搜尋畢業舞會穿搭，可以看到除晚禮服外、甚至有高跟鞋的選項，還能因為過去搜尋過KPOP商品，而優先提供韓式晚禮服的商品。

電商平台不是實體販售，為解決消費者的購買問題以提升消費體驗，客服是重要的關鍵。但人力成本的負擔，加上電商24小時運營，消費者希望隨時都找到人「問」，所以聊天機器人的應用逐漸盛行。但過往機器人只能遵從「劇本」，若是用戶的問題超出劇本之外，用戶能得到的就只有「轉接真人客服」的回應。

但在生成式AI的應用裡，稱聊天機器人為「購物助手」，因為跳脫傳統機器人只能問制式問題（如發貨進度、如何退款），購物助手藉由讀懂整個電商平台（如商品和會員等數據），當用戶提出無標準答案的問題時，如適合上班穿，搭配紫色上衣的裙子等，它也能去自己尋找最合適的答案。購物助手不像聊天機器人只能照劇本走，也不會像真人客服缺乏一致表現，AI使魚與熊掌兼得變的可能。

當AI從「選配」變「標配」已是全球共識時，能更快改變公司流程來適應新的技術，就更有機會能顛覆現有玩家。

（作者是商業發展研究院國際數位商業研究所研究員）

商研院

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