ChatGPT 是機遇不是威脅 港初創 Omnichat 借 GPT-3 API 完善產品

Omnichat 創辦人兼行政總裁 Alan Chan (前排左一)認為,ChatGPT 喚醒最近兩年逐漸放緩的資本市場,他們本身也一直有融資計劃的打算

ChatGPT 最近成為流行現像, 堪稱近幾十年科技史上,少有的「範式轉移」之一。意思是,它將顛覆現有遊戲規則,牽動無數人利益和「飯碗」。在 ChatGPT 之前,影響力相若的技術,包括互聯網、搜索引擎、社交媒體、雲端運算、智能手機等等。在今天,如果本身處於 Chatbot 相關行業的企業,當 ChatGPT 正面襲來,又將面臨一場怎麼樣的衝擊或機遇?我們這趟邀請了 Omnichat 創辦人及行政總裁 Alan Chan 聊聊 AI Chatbot 的未來。

巨頭踩過界 初創至驚?

Alan 形容,Omnicaht 主要業務是「Chat Commerce」平台,亦即整合坊間流行的社交聊天軟件,例如 WhatsApp、Fb Messenger、WeChat、Line 同 IG 於同一平台,支援及方便客戶去做銷售、營銷以至客戶服務等不同操作。公司創辦於 2017 年,主要以香港台灣及馬來西亞等地為主要市場。

不少 Startup 創辦人朋友,從來有個心魔,就是題目太偏門驚做唔大,題目太濶又競爭激烈,如果只同一般 Startup 鬥法還好,只怕題目吸引來科技巨頭,例如 Google、Meta、Amazon、騰訊和阿里等「生態系巨無霸」踩入自己領域。但對於 ChatGPT 的出現,Alan 似乎又十分歡迎。

「我都真係覺得,呢個浪潮好快,由於本身做 Chat 相關業務,無可避免地涉及自動化 chatbot 元素,亦即將人工智能對話應用於銷售同客服方面。」Alan 憶述 2017 年時候,市場已經有類似 ChatGPT 技術,但當時並未成熟,只能做到「rule based」使用體驗。

「例如我地曾有過某位金融界客戶,動用 7 位數字資本,超過 40 人團隊開發和訓練 AI,但最終成果並不理想,用戶體驗遠遠滿足唔到業務嘅需要。」基於人工智能技術的「未成熟」,Omnichat 向來開發輔助「真人」的軟件平台,助企業以自家人手擔任客服。直至最近,ChatGPT 橫空出世,Alan 覺得終於可以重回發展 AI 銷售和客服產品的征途。

他進一步解釋,人工智能聊天機械人能力可以分為 3 個層次,分別是 NLP(Natural Language Processing)、NLU(Natural Language Understanding)以及最難的 NLG(Natural Language Generation)。在未有 ChatGPT 以前,NLP 已經相對成熟,可以收集和分析用戶對話裡頭的關鍵字,例如是否跟銷售相關,抑或是客戶服務相關的字眼,但 NLU 和 NLG 等進階的能力,其實一直未能夠予人「智能」的體驗,始終停留在機器的層次。

範式轉移 掀科技大戰

ChatGPT 爆紅不久,Google 隨即宣布推出同類產品 Bard,相信很快整合於 Google 搜尋引擎。至於百度,也有宣布「文心一言」,將於 2023 年 3 月向公眾開放。至於其他巨頭,例如 Apple 及 Amazon,雖然暫時未出新產品,但其實各自有人工智能團隊,也有像 Siri、Alexa 這類虛擬助手。

雄霸搜尋引擎市場多年的 Google,自己一家霸咗九成市場多年。ChatGPT 出現打破原有平衡,有助 Microsoft Bing 這個屈居第二,只係佔市場 3% 份額的搜索引擎,一下子增加大批使用者。

能令用戶可以更短時間、更少步驟情況之下,就找到原來需要嘅資料,亦即代表什麼?代表融合 AI 的搜索引擎,未來將取代不支援、或者融合 AI 較差的搜尋引擎。更重要是,即使 Google 市佔率最後不受影響也罷,佢能夠售賣的廣告空間無論如何也會相應減少。

「純粹以技術計,OpenAI 嘅 GPT 未必係最強大,因為其他巨頭,例如 Google 及 Meta,所需要參數少於 GPT-3, 但亦可以有不俗的效能。話雖如此,但 OpenAI 能夠率先跑出,最成功在於用戶體驗非常好,介面人人易明唔使教,將人工智能聊天技術發揚光大。」

最先衝擊 Marketing

人工智能 Chatbot 一下子「入屋」,引爆科技巨頭的大戰,但作為初創和中小企,其實又關唔關自己事?「正如以往幾個浪潮,例如 web 2.0 或後來 mobile app,企業應該捉住呢個機會,基於人工智能 Chatbot,做一啲點樣嘅唔同服務或者產品出嚟。」

「好嘅影響或挑戰在於,GPT-3 分析資料能力好強,好快可以出到一個 summary,這些以往員工花很長時間,至能完成的分析性工作,未來勢必大受影響; 內容營銷方面亦一樣,度橋諗內容方面可以信賴人工智能建議,就連文本也可以參與它的『創作』。近期朋友分享個案,某個老師將重覆性的批改功課流程,交予人工智能處理,他自己就花更多時間,用於跟學生溝通和檢討之上。」

「至於商界,最近我地有啲客,都有向我地查詢,可唔可以將成個客服,交晒俾 ChatGPT 嘅可行性,因為大家留意到,ChatGPT 嘅回覆已經非常接近真人嘅水平。但始終依賴一啲普遍性嘅知識,暫時未能夠站對性某一個客戶嘅資訊,完全取代真人客服的回覆,只能夠提供一啲廣泛性嘅資訊。」

ChatGPT 在短短 2 個月以內,極速獲得 1 億用戶,去年 Omnichat 也是錄得營運以來最快增長的一年。

數據 + GPT-3 API 各行業受惠

未來發展,企業是否能透過 GPT-3 提昇表現?「以我地為例,主要為企業提供營銷和客服的服務,以往我地幫客戶儲存客戶分類和資訊,而家有咗 ChatGPT,就可以基於現有數據,再加 GPT-3 嘅 API,就唔難寫到一啲開發,基於顧客過往消費行為,建議個人化嘅營銷文案。」

當然,目前還要靠工程師做整合。另一方面,企業雖可以直接用 ChatGPT,但欠缺自動化,想打破這宿命,就得先找自家工程師。「以我地一直做開 social commerce 為例,例如一間中小企網店,用 ChatGPT 可以簡化內容營銷的流程,慳了功夫,至於我地自家平台本身,亦有個功能俾客戶,助其自動回覆社交媒體留言。」

根據 Alan 的講法,只要喂足數據,並且以企業自身數據,加以限制和訓練,人工智能適用於 sales 的機會大,應該較客戶服務來得更大。「講到限制,始終 ChatGPT 是已經 pre-trained 機械人,它什麼都可以答你,但其實他立場中立。企業應該針對某 campaign,給出確切指令,AI 就能幫你自動回覆,當然亦要控制嗰 API,基於某個範疇才選擇回答。否則若果完全放任,當 AI 建議你啲客戶,幫襯別家競爭對手就不太理想對吧?」

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撰文:尹思哲