台美在軟體工程文化上有哪些不同？AI代理與「行銷自動化」差在哪？Appier技術長解答

在目前的行銷戰場，自動化已是基本功，真正的遊戲規則改變者叫做「AI Agent（AI 代理）」。過去我們談自動化，是設定好「如果 A 則 B」的死板規則；但在生成式 AI 與大語言模型（LLM）成熟後，AI 已經能像「數位同事」般，在模糊的指令中自主觀察、判斷並優化策略。

Appier 技術長陳明愉擁有卡內基梅隆大學電腦工程博士學位，曾先後在微軟（Microsoft）、線上房地產公司 Zillow 與房地產科技經紀公司 Compass 等美國科技巨頭擔任要職。2023 年他帶著矽谷經驗回到台灣，要帶領 Appier 在全球 AI 浪潮中突圍。

以下 Q 為《數位時代》創新長黃亮崢（James）提問。A 為 Appier 技術長陳明愉（Robert）回答。Robert 將深入剖析 AI Agent 如何改變行銷人員的日常工作，以及行銷人該如何面對這場職能轉型的革命。

Q1：2023 年決定回台灣加入 Appier 的初心是什麼？台灣與美國在軟體工程文化上有哪些差異？

A： 決定回台灣是一個階段性任務的轉折。我在矽谷見證了雲端、行動網路到 AI 的爆發，但我發現台灣在硬體極強的背景下，軟體實力相對被低估。我的初心很簡單：希望將美國成熟的技術與管理經驗帶回台灣，幫助一個有潛力打入國際賽的台灣 SaaS（軟體即服務）公司（如 Appier）成為全球指標。

談到文化差異，我明顯觀察到以下三點：

1. 基礎思維的落差：
美國大廠的人才流動頻繁，工程師從小公司起步就能觀察到 VP（副總裁）、Director（總監）是如何決策與架構系統。台灣則缺乏大型雲端或 AI 軟體公司的 Role Model（榜樣），因此中高階工程人才斷層，導致很多時候我們在重複摸索十年前矽谷已解決的問題。

2. 規模化思維（Build for Scale）：
美國公司一動筆寫程式，想的就是全球市場與千億級營收，因此極度重視系統的擴展性。而亞洲、台灣甚至歐系公司因本土市場小，決策容易偏向短期生存（Build for Survive），這會導致軟體失去「高毛利、高成長」的核心優勢。

3. 全球人才吸引力：
美國公司從第一天開始，決策桌上就有各國籍的人才，這讓他們的產品天生具備全球化的基因。這也是我回到 Appier 的目標之一——強化台灣吸引 Global Talent 的磁吸效應。

Appier 公司小檔案
・ 公司名稱：Appier（沛星互動科技）
・ 成立年份：2012 年
・ 公司定位：以 AI 為核心的 SaaS 與 Agentic AI（代理 AI）公司
・ 核心服務：致力於「軟體智慧化（Making AI Easy）」，提供以 AI 驅動的數位行銷解決方案。產品線橫跨「廣告科技」與「行銷科技」，包含跨螢幕精準投放、個人化自動行銷、顧客洞察以及去年 9 月推出的 AI Agent 全系列方案。
・ 全球據點：總部位於台北，目前在東京、新加坡、北京及雅加達等全球 18 個據點設有辦公室，服務橫跨亞太地區、美國及歐洲市場。
・ 公司網站

Q2：AI Agent 與過去常見的「行銷自動化」的差異為何？為什麼會說這不只是工具升級，而是從工具到「夥伴」的質變？

A：這兩者最大的差別可以用兩個英文單詞定義：Deterministic（制式化）與 Non-deterministic（非制式化）。

過去的「自動化」是制式化的步驟。它的前提是必須先靠人的常識或操作經驗，去摸索出一套有效的工作流程，再將這些規則寫進工具或組織政策中。這是一個非常漫長且僵化的過程，一旦規則定下來就極難改變，因為所有的程式邏輯、業務規則、API 連線都必須精確吻合。只要其中一個輸入定義出錯，或是市場環境稍微偏離預設規則，整個自動化流程就會斷掉。

但 AI Agent 是非制式化的。你不再需要定義細節介面，而是直接餵給 Agent 大量的資料，並告訴它你的「最終目標」。Agent 會根據每天的市場變化，自主決定該執行什麼動作。甚至，兩個 Agent 之間產出的資料格式不一致也沒關係，因為它們讀得懂彼此。這意味著「迭代」速度會呈幾何倍數成長，AI 不再只是聽令行事，而是能根據目標反過來建議你該做什麼的「數位同事」。

Q3：Appier 推出的 8 款 AI Agent 角色如何串聯起行銷全流程？特別在成效測量上，如何透過技術讓行銷人真正知道「多花一塊錢能帶來多少營收」？

A：我們回頭觀察一個標準行銷組織中的職能分工，並思考：一個從行銷到銷售的「端到端」（End-to-End）流程中，有哪些原本極度繁瑣、重複性高的工作？最終，定義出這 8 款 AI Agent（參考下圖）。同時，我們將其分布在「廣告科技」與「行銷科技」兩大領域。

從源頭開始，Insight Agent 轉化了資料分析師拉報表找洞察的工作；
Audience Agent 定義受眾；Campaign Agent 規劃管道與執行。在內容端，Director Agent 與 Coding Agent 則扮演影音導演與工程師，快速生成素材。在轉換階段，則由 Sales Agent 負責與客戶互動促成下單，並由 Service Agent 提供售後服務。

在整套流程中，最關鍵的則是負責測量與配置資源的 ROI Agent。

這解決了行銷人長期以來的痛點：如何從「相關性歸因」轉向「因果推斷」。其實 MMM（行銷組合模型，英文全稱為 Marketing Max Modelling）並非新技術，早在電視與廣播年代就是主流。它的邏輯是觀察預算投入與銷售數字的關聯。然而，傳統 MMM 是收斂模型，當所有廣告管道（FB、Google、電視）預算同時增減時，數學上會產生「共線性」問題，導致你分不清到底是哪個管道立了功。

Appier 的 ROI Agent 則是將 MMM 進化，採用了階層式貝氏模型（Hierarchical Bayesian）。在數位環境中，雖然無法像過去那樣跨站追蹤單一使用者行為，但我們能取得極細緻的宏觀數據——例如大安區與信義區在不同時段的點選率。貝氏推論能在數據量級夠大時，透過條件機率破壞「共線性」的限制。

這讓行銷人能真正進行「因果推斷」： 清楚知道每投入一分錢，實質上帶來了多少「增量營收」 。預算配置不再是 0 與 1 的選擇，而是一個動態優化、持續逼近最大化成效的決策過程。

延伸閱讀：Notion提示詞懶人包，教你100個AI Agent實際應用情境，工作效率大飆升！

Q4：當創意生成、廣告投放到數據分析都能藉由 AI Agent 自動化，這些角色的職能如何轉變？

A：轉型不是被取代；相反地，AI agent 可以幫助我們升級，並代替我們做原本不想做的苦差事。釋放出來的時間可專注於讓創意價值最大化，從「執行」轉向「規劃」AI 執行策略。對行銷與技術人員來說，AI 將帶給他們的影響包括：

・ 創意人員： 從「生產者」轉為「策展者」。以往要拍一個水滴打在頭髮上的廣告鏡頭，為了抓到完美的角度與速度，可能要拍上千次、耗時數周；現在 AI 只需兩小時就能生成。 創意人員應將熱情放在企劃方向、品牌策略，而非瑣碎的剪輯與拍攝。

・ 廣告投放專員： 轉型為「策略監督者」。這就像華爾街交易員的轉型，過去是手動操作，現在由電腦執行高頻交易。投放專員應從執行層升級，負責觀察市場情緒、解讀突發事件（如天氣變化、地緣政治），並將這些變數輸入 Agent 進行模擬。人負責設定方向，Agent 負責毫秒級的優化。

・ 資料分析師與資料工程師： 從「清道夫」轉為「洞察者」。過去資料分析師有 80% 的時間都在清理及格式化資料，現在則能專注在「跨領域洞察」，例如分析風險不只是看拒件率，而是結合當地的支付文化、政治環境或網路狀況，挖掘更深層的商業聯繫。同時，資料工程師的需求反而會上升，因為如何將線下、線上等各種碎裂資料有效地給餵給 AI Agent，並下給它更精準的指令，將成為企業競爭的核心。

・ 行銷主管/行銷長（CMO） ：主管的角色將聚焦於資源配置、促進跨部門協調以及人才培育。雖然 AI 會讓組織變更扁平，但「人的管理」複雜度不會下降。主管需要懂得如何將不同 Agent 串聯、橫向溝通協調，並確保團隊成員能不斷升級技能與 AI 協作。

Q5：如何確保 AI Agent 是安全可控、不產生品牌風險（如 AI 幻覺）？在隱私權趨嚴下，資料收集的關鍵是什麼？

A：關於風險，我要先幫 AI 的「幻覺」辯護。人類也有幻覺（如電影中出現穿 Nike 鞋的古裝演員），差別在於機器的錯誤會被放大。

要讓 AI 安全可控，Appier 透過「多層次防禦」來建立安全機制。在技術層面設定 Guide Rail（護欄），包括預算的硬性限制（Hard Limitation）與分鐘級的決策校正。如果 AI 的決策出現異常波動，系統會立即暫緩並等待人類審核。此外，我們採用 「AI 審核 AI」 的交叉稽核機制，結合不同的底層模型（如同時使用 GPT、Gemini、Claude），若三個獨立模型都同意某項決策，出錯率就能降到最低。

至於 Agent 之間是否會發生衝突？答案是：只要基於「One Data Source（統一資料源）」，衝突機率就極低。當所有 Agent 都基於同一份資料、服務同一個目標，它們就像是在同一條軌道上行駛。

這也帶出一個關鍵點：資料是 AI Agent 的唯一燃料。在第三方 Cookie 退場、隱私保護（如 GDPR、CCPA）趨嚴的時代，第一方資料的地位無可取代。企業必須更細緻地數位化每一個「互動節點」，包含使用者在 App 內的微小動作。因為 Agent 的聰明程度，完全取決於你提供給它的燃料質量。沒有足夠深厚的第一方資料，再優秀的 Agent 也無用武之地。

Q6：針對預算與人力有限的中小企業，建議導入的先後次序與切入點為何？

A：「找出組織中大家最討厭做的事，讓 AI 代替你做。」例如，很多企業最討厭處理繁複的售後客服或重複性的月報表。導入一個能深讀產品手冊的 Service Agent 或自動拉報表的 Insight Agent，門檻低且痛點清晰。當團隊發現 AI 能釋放他們的工作量時，對「新工作模式」的接受度自然會提高。

收聽完整 Podcast｜數位關鍵字221.從執行者到策略者！AI Agent 如何重新定義行銷人的工作價值 ft. Appier技術長陳明愉

（本文初稿為 AI 編撰）

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