大數據分析終於產生價值——談軟體機器人 (bots) 的趨勢

文 / 鄭博仁

2010 年我創辦心元資本以來,在矽谷、中國與亞洲之間觀察跨國的科技發展,見證了網頁到 App 的行為改變。現在,人們過去談論的大數據、機器學習與人工智慧等技術,正透過新的應用方式呈現給使用者 — — software bots(軟體機器人)是繼網頁和 App 之後的新一代介面,成為了眾人湧入開發的平台。

沒有介面才是好介面

發現 “Penny” 時,我很興奮地向同事展示,它是一款個人的財務管理 App,連結使用者的銀行帳戶後,能夠記錄收入和支出,甚至追踪消費目的。 Penny 沒有華麗的軟體介面,它模擬了通訊軟體的文字溝通,讓使用者感覺像與虛擬助理互傳訊息一般,以既定的指令語句,例如 “My spending graph”(我的支出圖表)來呼喚結果。限制使用者的輸入內容正是 bots 成功之處,在過去,硬體公司的載體聯網後,期望蒐集與分析資料能夠協助使用者做出更好的決策,但機器學習分析後的結果與呈現,往往包含太多的選項,使用者不知道該查看收支圖表、還是了解消費分佈,無法解決即時的資訊需求,打不到痛點,最後又淪為無用的龐大資料。又例如,Siri 等個人虛擬助理推出時,眾人一陣瘋狂,但無邊無際的問題造成一來一往的效率低落,有多少人得以藉此管理日常生活呢?而 bots 整合資料後,在框架指令的前提下,直覺地提供使用者真正在乎、真正重要的資訊。

個人財務管理 Penny 的介面

如果你有配戴運動手環,例如 Fitbit,在 App 上會看見你一天走了多少步、燃燒了多少脂肪,但你是否能夠想像,一個軟體機器人直接向你說:

「你這週只運動了三小時,但應該再運動五小時,以下這些是可以運動的空閒時段,以及附近的健身房位置」

這樣直接呼應需求的推播提醒,才是資料透過機器學習後,對使用者而言具有價值的應用。

平台的 bots 生態系

除了 Penny,新聞媒體 Quartz 也推出原生機器人訊息 App,透過互動問答了解讀者的閱讀習慣與愛好,這些獨立運作的 bots 不受平台限制,終止服務的風險較低。

然而平台內的 bots 則享有使用者介面統一、平台的推廣力量與平台的資料爬梳等優勢。通訊軟體 Telegram、企業溝通平台 Slack、Facebook Messenger 與微信公眾號都正在打造自家的 bots 生態系。 Telegram 內的 bots 目前大多是輕巧的小工具,例如圖片搜尋、查看天氣和匯率換算。但相較嚴謹的企業平台 Slack 上有許多商務服務 bots,例如檢核團隊績效的 Nikabot、掃描收據後自動彙整差旅支出的 birdly、整合 Google Anaylytics 等數據分析軟體的 Statsbot。微信內的公眾號則是真人與 bots 參半,提供即時的客戶服務,快速訂機票、訂餐等等。Facebook Messenger 的野心自去年 F8 年會揭開序幕,宣布支援訊息內的第三方服務,除了我自己很愛用的 GIPHY 這類趣味的內容工具,隨著 Facebook 出現愈來愈多商家頁面,Facebook Messenger 也串接商家與客戶的訂單細節、物流追蹤等工具。

差旅支出軟體機器人 Birdly

由於介面類似,自然而然文字型的 bots 圍繞著通訊軟體,但隨著開發教學工具與社群的出現降低了門檻,相信將看見多元模式的軟體機器人出現,解決特定需求,機會也將拓展至物聯網和車聯網等新平台。

另一個 bots 出現時機的重點則是,年輕一代的使用行為完全虛擬化,他們在社群媒體上的互動就代表了「社交」,未來虛擬實境成熟,可能根本沉浸在另一個世界,軟體介面不該再是指令,而需要「互動」才能滿足需求。

亞洲的硬體優勢讓物聯網公司風湧而起,許多公司也體悟到軟體為主、硬體為輔,期望替使用者記錄生活細節、創造價值。過去我們掛心每一個裝置都各自擁有獨立 App,難以整合,其實更需要思考蒐集來的資料如何和使用者產生長遠連結。當獨立 App 開發者、平台的生態系與使用者行為都已成熟,bots 絕對是現在與未來,提供有價值資訊的趨勢。


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