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目次 一、剖析底層秘密 AI 幻覺是如何產生的？ 二、對行銷人的致命傷 AI 幻覺造成的商業風險 三、什麼是檢索增強生成？ 四、如何導入 RAG 到自家系統？ 五、選擇具備信任基因的輿情系統，讓 AI 真正為品牌增長服務
目次一、網路詐騙已成為系統性信任風險二、台灣企業面臨高度營運相關的詐騙樣態三、詐騙帶來的是長期結構性傷害四、AI 與大數據正在重塑品牌防詐與信任治理
目次一、輿情分析的新定義與轉型二、支撐現代輿情分析的三大支柱三、穿透雜訊，以三大支柱實踐智慧決策
大數據是指人類和機器每天產生的巨量結構化和非結構化資訊。目前這個數量已達到驚人的規模，根據 IDC 預測，2028 年全球數據量將達到 393.8 皆位元組（Zettabyte，ZB），相較 2018 年增加 9.8 倍。這些資訊來源包括拿起手機打電話傳簡訊、收發e-mail、利用網路搜尋資料、在社群上發表言論或按讚、用悠遊卡搭大眾交通運輸、透過ATM領錢或轉帳、走進賣場刷卡購物等。大數據的挑戰在於這些資訊極為龐大且多樣，來得又快，讓傳統的資料處理工具和方法根本無法應對。面對這種複雜的數據洪流，企業若無法進行分析，這些寶貴的資本就會白白浪費。
AI到底是幫助還是傷害？目前這個答案尚未出現正確解答，但可以相信的是人類透過 AI 人工智慧傳遞假消息的趨勢日漸猖獗。去年12月底在社群媒體就盛傳一則美國新澤西州布里奇頓市(Bridgeton)聖誕節期間發生致命槍擊案的報導，結果發現是人工智慧AI生成的假消息，當地警方立刻上線鄭重呼籲民眾不要相信。生成式AI將帶來「後真相時代 (Post-Truth Era)」，社群媒體、論壇及部分新聞站台充斥著 AI 生成訊息，而這些訊息往往模仿真實用戶的行為和言論，對於輿情分析的真實性和準確性產生影響。因此，自動化網路輿情洞察分析報告的核心技術，不只是從大量的網路輿情資訊中彙整重要訊息，還需要運用先進的數據處理技術和合適的演算法，才能對分析報告的品質和可靠性提供足夠的保證。
全球永續發展在過去十年快速成長，根據安聯環球投資研究預估，2025年永續主題管理資產有機會挑戰50兆美元，達到全球資產管理規模的三分之一以上。金管會在3月也發布了2023年上市櫃公司永續發展行動方案，要求實收資本額不到20億元上市櫃公司將自2025年起編製永續報告書，還將打造數位化永續報告書平台，來建立標準化統一格式揭露企業ESG相關資訊，並將於2024年試行，未來更要進一步展開研議範疇三溫室氣體排放數據強制揭露的可行性。社群媒體長期以來一直被用於雙向溝通和資訊分享，許多品牌也透過社群媒體分享自身在 ESG上立場，教育民眾、投資人及利益關係人並在重要議題和優先事項上提高可見度。企業品牌究竟如何運用社群聆聽工具追蹤、衡量和優化ESG溝通的效果？
有天在社群看到一位朋友留言説「看吧！」，此刻你覺得他想表達什麼？是讚賞的意味，抑或是嘲諷的語氣？科技發展至今，人們已逐漸深刻體會到「科技來自人性」，AI、機器人了解人類的心情已不再是電影裡的虛構內容，雖然情緒不是那麼容易透過詞語理解，但隨著經年累月運用演算法訓練機器，情感運算產品也朝向多元化發展，分析人們的喜怒哀樂，提供最「貼心」的資訊。自然語言處理（Natural Language Processing，縮寫NLP）是近年來受到廣泛關注的技術領域，應用在網路輿情分析、智慧助理、語言翻譯等各種應用場景。在輿情分析中，通過對輿情文本進行情緒判別，可以快速准確地了解大眾對某個事件或話題的情感傾向，協助企業品牌和政府機構準備相對應的決策和應對方式。
又到了歲末年終，你開始準備寫今年度行銷總結了嗎？同時燒腦的是，下一年的行銷策略計畫再過幾天就要向主管報告了！年度行銷策略計畫要怎麼寫？重點又是什麼？常常讓行銷人一個頭兩個大。社群媒體、論壇、討論區、部落格等集結了豐富的消費者意見，善用社群聆聽 (Social Listening) 工具鎖定熱門話題和相關標籤增加互動，及使用情感分析來了解品牌表現與好感度。對任何品牌來說，都希望能夠藉由與消費者互動的過程中獲取他們的觀點，並轉化為可行動的數據，使得企業及品牌能夠做出更好的決策，創造符合目標族群的內容或產品服務。社群聆聽究竟如何協助行銷人制定更有效的行銷策略？以下7種社群聆聽解方將有助於打造精確的行銷策略。
不論在商場上溝通或市場上聆聽消費者聲音，除了要瞭解字面上的意義，往往更重要的是讀懂對方沒說的那些「潛台詞」。就像很多時候，真正重要的不是對方說了什麼，而是為了什麼而說。動機，往往才是解決問題的關鍵。一份精闢到位的網路聲量輿情洞察分析報告也是如此，不能只是對於事件的描述或重現，更重要的是如何深入其背後了解成因。若要能自動化產生優質的輿情洞察分析報告，就需要運用自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術，並從大量且即時的輿情資料中，提取事件的成因，才能提供使用者關注的核心內容。
進入後疫情時代，回歸新常態生活，人們逐漸脫下口罩，走出視訊會議，消費者對於臉部彩妝及保養品的需求回溫，美妝及個人保養產業聲勢再度上漲。在本文中，將探討生成式AI在美妝及個人保養產業中的應用及對購買美容產品方式的影響。
日前 ChatGPT 之父、 OpenAI 執行長山姆．奧特曼 (Sam Altman) 受邀來台出席一場論壇，現場吸引逾千人親臨此活動。Sam Altman 表示，任何科技都有出錯的可能性，重點就是要不斷修正，才會變得更好、才有創新的可能性。大部分的民眾都已經體驗過 ChatGPT 的魅力，不知道是用「英文」還是「中文」與它溝通呢？當使用 ChatGPT 時，是否會發現中文和英文提問可能產生不同的答案？這引發了一個自然的問題：是否存在一種科學的評測方法，可以幫助我們了解不同語言提示對結果產生的差異？常見的提示內容包含推理、知識訪問和表達，目前有眾多研究採用系統化的方法來評估不同語言提示的效果差異。
近期在台灣發生多起航班誤點、工地坍塌、廠房火警等大型事故，企業在經營的過程中，難免遇到各種危機，就像一個人生活中免不了犯錯一樣。通常絕大部分的錯誤並不至於毀滅一個品牌，但關鍵在於是否處理得當，做好停損，特別是在高度監管產業中，商譽和信任至關重要。從數據洩露、產品召回、法律糾紛到媒體負面報導，企業需要迅速且明智地行動，以最大程度地減少損害並恢復品牌可信度。在危機期間，尋求一切可能的專業支援至關重要，而其中一個可能成為幫助的來源是 AI 人工智慧。隨著公共關係中AI技術的日益普及，尤其生成式AI能提供快速、一致和多語言的回覆，並同時收集有價值的數據，從而改善危機溝通。以下是在高度監管產業中，平時管理B2B公關危機的一些作為：
在網路輿情探索中，自動化分析報告可被視為一種繁瑣且細膩的自動式服務。傳統上，需要花費大量時間和人力資源收集資料、進行分析，然後撰寫與美化報告。然而，隨著 AI 人工智慧和自然語言處理技術進步，自動化分析報告不僅可以主動收集和整理數據，還能從中提取關鍵訊息、進行情感分析、主題建模等多樣分析。這些報告能夠以易於理解的方式呈現對於網路輿情的數據分析和洞察內容，協助使用者更快速地掌握核心資訊。
不論是為維護企業品牌形象，還是掌握市場最新情報、競品動態，都離不開品牌監測，尤其消費者的想法是無時無刻隨意變化，若夠掌握消費者動態改變和互動，就意味著能預測顧客的未來需求，並更能協助企業確保行銷策略是否產生期望的結果。因此，分別使用社群聆聽 (Social Listening) 來鎖定熱門話題和相關標籤增加互動，及使用情感分析來了解品牌表現與好感度，都是非常重要的。
2022 年底 ChatGPT 聊天機器人推出後，它理解文字和產出內容的能力顛覆了全世界人類的想像，上線後僅短短 5 天內就超過 100 萬人註冊使用。這一切始於生成式人工智慧 (Generative AI) 的技術，其應用場景從 ChatGPT 可以針對使用者問題給予相應的自然流暢且具體的回覆，翻譯文章、撰寫論文、劇本、小說，甚至是寫電腦程式碼等 B2C 需求轉移到 B2B 的輿情分析、智能客服、行銷科技、健康助理等，以及 B2G 場景，從單點爆發轉為串聯式應用，並為發展許久的物聯網、智慧城市注入新動能。