Q1 產品發表：AI 時代的勝負在「活資產」！漸強實驗室升級 5 大功能，打造企業最懂消費者的 AI 數據中樞

2026 Q1，漸強實驗室想讓你知道的是：

1. 市面不缺 AI 工具，缺的是 AI 獨特燃料 ——「活數據」：導入 AI 卻沒成效，經常是因為數據過於片面、破碎，或沒有反應顧客最即時的狀態和意圖。漸強的 AI 之所以精準，是因為它直接建立在品牌與顧客高頻互動的「活數據」上，讓 AI 擁有最豐沛的數據燃料。
2. 「活資產」= 「活數據」+「AI 就緒」：光有最「新鮮」的活數據還不夠，這些資料還需要是 AI 能讀懂的「AI 就緒（AI-ready）」資料，才能確保「數據」是 AI 代理能應用、能幫你變現的「資產」。
3. 漸強 5 大更新，打造數據驅動的 AI 中樞：因此，漸強從單純的推播工具，進化為統整行銷與客服、每一個品牌與客戶互動節點的 AI 數據中樞。我們在 Q1 推出 Custom Field、CAAC 語音通話、DAAC Audience Graph 等 5 大功能，幫助企業解決資料碎片化、不夠結構化等整合難題。

來到 2026 年，將 AI 應用於商業溝通已是企業標配。然而，許多品牌砸重金採購了 AI 系統，卻發現顧客轉換率依然低落、推薦的商品消費者根本不買單。

為什麼？因為大家都能用、也都在用 AI，但「沒有優質數據資料與上下文，AI 就無法發揮最大效益」，你的 AI 應用當然不會勝出。最常見的狀況是：AI 沒有基於自家服務專員和客戶實際互動狀況，來推薦下一步銷售或行銷行動，那麼這樣的 AI 代理其實是「產生幻覺」且「缺乏根據」在行動的。

AI 時代的新「礦山」：對話、語音等非結構化資料

許多公司導入 AI 後效果不佳，根本原因在於 AI 離「可產生價值的顧客數據」太遠。

過去強調要整合 CRM 、線上與線下資料。這些資料通常在 CRM 系統中，化為一個又一個的標籤欄位： 性別：女 、 購買日期：六個月前  、 曾經購買：灰色經典款背包 。

然而在 AI 時代，散落在對話當中的資料是新的勝出機會點。過去，一對一的專人服務語音通話、抑或是 LINE 官方帳號上文字對話，都不被視為珍貴的顧客資料，主要是因為它們結構散亂、人工處理起來也麻煩。通常這些對話頂多被凌亂地筆記整理，更糟的狀況是不被整理，或甚至不被儲存。

但在 AI 算力更強、摘要與處理這些對話的成本變得非常低的時代，透過這些更高頻、更真實的互動來了解顧客，才是能讓 AI 發揮最大效益的做法。

每一次與顧客的對話與聊天，其實都是在累積對顧客的理解。這一類非結構化的資料量通常很大、也能更真實的反映最個人化、細緻的顧客狀態，因此不去使用它也很可惜。現在，只要使用漸強的 AI 能力，就能「順便」自動化地把它們提煉並儲存成「結構化資料」。

你的 AI 商業溝通引擎，擁有的是「冷數據」還是「活資產」？ 

過去，品牌習慣依賴傳統 CRM。但如同前一段所述：這些系統通常僅被動紀錄低頻的交易結果（例如半年前顧客買過什麼、顧客是什麼身分）。這種缺乏當下意圖的靜態資料，在 AI 時代只會淪為無效的「冷數據」—— 破碎、難維護且難以應用。

漸強實驗室認為，沒有即時數據資產，AI 甚至是 AI 代理只是空殼。企業若要讓 AI 代理能像真人一樣處理訂單、解決客訴，關鍵推動力在於它能否即時存取、分析並應用客戶的行為與動態。

我們透過多渠道數據接口，主動攝取來自 LINE、WhatsApp、網站足跡甚至客服語音對話的高頻互動過程。漸強實驗室扮演企業的「數據中樞（AI Data Hub）」，將散落在銷售、客服與行銷部門的碎裂數據重新「縫合」，轉化為具備商業價值的「黃金檔案」 。

這套基礎建設更為企業建立了「私有知識庫產出機制」。當品牌擁有的各種第一方數據直接儲存在我們的中樞時，AI 能直接活用完整的互動脈絡（Context）。這確保了 AI 代理的每一次回答與決策，都是基於「你的品牌與顧客真實發生的事實」進行精準檢索，根除 AI 幻覺或虛構資訊的問題。

這些能被 AI 活用的數據資產，就是活資產。

活資產 = 活數據 + AI 就緒（AI-Ready）

在行銷、客服與銷售等商業溝通領域中，AI 的能力取決於你的品牌擁有多少活資產。而活資產又取決於你擁有多少「活數據」，以及這些數據「AI 就緒」的程度。

白話文就是：活資產 = 活數據 + AI 就緒（AI-Ready）

 💡【漸強 AI 百科】活資產 = 活數據 + AI 就緒（AI-Ready）

• 活數據：最新鮮、最即時、最能呈現出顧客真實意圖與狀態的數據資料。
• AI 就緒：將高頻的碎片化互動與非結構化對話，徹底轉譯為 AI 讀得懂、具備完整商業情境上下文的結構化意圖標籤，且存放在 AI 能直接就近調用的系統中，讓 AI 拿到資料的瞬間就能精準決策並自動化變現。

 ⬇️ 一張圖看懂「冷數據」和「活資產」的差異

漸強 Q1 發表：打造數據驅動的 AI 中樞，讓 AI 坐在專屬礦山上

「讓數據活起來，讓對話變營收。」這是漸強實驗室 2026 年即將幫助品牌完成的事。

漸強的 AI 之所以能幫品牌兌現商業價值，是因為它建基在完整的「資料蒐集 → 資料清整 → 資料應用 」這個閉環上。當所有品牌和顧客的互動資料被收進我們的數據中樞時，AI 能直接靈活調用最完整的上下文（Context），無需透過額外處理或複雜的 API 搬運。

為了幫企業打造這座專屬的 AI 礦山，我們在 Q1 升級了漸強實驗室的 MAAC、CAAC、DAAC 3 大平台。推出 5 大核心功能，貫穿活資產的「蒐集、清整與應用」閉環：

階段一：資料蒐集（跨平台、跨渠道，豐富數據接口）

要讓 AI 擁有豐沛的燃料，第一步是確保我們不漏接任何第一線、即時的顧客聲音與行為，讓 AI 從缺乏資料進化到資料充沛（data rich）的狀態。

我們幫助品牌大幅拓寬了資料攝取的維度：

• Custom Field（客製化資料欄位）：打破系統預設框架，讓品牌能靈活建立專屬的客製化欄位。無論是存在自家系統中的顧客偏好或訂位資料，都能夠匯入漸強系統，避免顧客輪廓破碎、後續運用不便。

• CAAC Voice Call（語音通話）：我們將客服與銷售的觸角延伸至語音渠道，捕捉最即時、高頻的顧客需求與訊號。這讓最前線的一對一通話資料不再流失，而是能被保存下來做後續分析並提供互動建議。

  • 語音自動摘要（CAAC Voice Summary）：針對蒐集來的通話音檔，搭配強大的 AI 摘要功能，漸強的工具自動將語音對話整理成有結構的重點紀錄。這將非結構化的通話過程資產化，將原本難以利用的非結構化語音資訊，瞬間轉化為品牌可分析、可運用的數據資產。常見的應用情境包含：
  • 產業別：汽車業、精品業、或補教業等常需要一對一專人語音諮詢服務的場景。CAAC Voice Call 確保每一次的語音服務服務與銷售跟進都自動被記錄與保存。
  • 使用者：前線客服與銷售人員在通話過程中能免去手動紀錄筆記時間，降低行政成本。
  • 管理者：總部與管理者能透過語音摘要紀錄掌握與分析前線人員與顧客具體互動狀況。

→ 點此了解完整 CAAC Voice Call 功能

以往，把數據整合到同一個系統是為了讓決策的人能一目了然。在 AI 時代，許多大大小小的決策節點改由 AI 代理，把數據全部收整到 AI 附近，是為了讓 AI 的「智力」更好。

有多少可取用的活數據，對於 AI 能有多少獨特、強大的表現有決定性的影響。當資料離 AI 很遠，AI 將缺少燃料與上下文（Context）基礎，就像人類缺少記憶。數據鄰近性（Data Proximity）也是你的數據資料是否「AI 就緒」的重要判斷標準。

💡【漸強 AI 百科】什麼是數據鄰近性（Data Proximity）？

 

AI 再聰明，如果離資料太遠，也發揮不了作用。漸強的優勢在於具備極佳的數據鄰近性（Data Proximity）——我們讓 AI 直接坐在你的數據礦山上，省去搬運資料的成本，實現真正的即時、精準變現。

階段二：資料清整（非結構化轉結構化，多模態資料智慧處理）

蒐集到充沛的資料之後，這些龐大資料若是未經處理，仍舊只是混亂的冷數據。換言之，資料充沛（data rich）並不夠，還需要進化到 AI-ready 的 context rich 階段。

在這個階段，我們透過多模態與非結構化資料的智慧處理能力，將雜訊清整為 AI 可以調用的上下文（Context），提煉為帶有精準意圖的結構化「活資產」：

• DAAC：DAAC 做為 AI native 的輕量 CDP，當然會善用 AI 清整各式各樣非結構化與結構化資料的能力。它能清整雜亂的對話資料、交談語氣、行為數據、交易紀錄等，將其轉化為標準化、整齊的「興趣標籤」與「意圖訊號」，替後續人為與 AI 的資料應用打下堅實的基礎。同時，它能將碎片化的渠道身份跨通路歸戶，拼湊成完整的「顧客檔案」，形成企業唯一的單一真理來源。
  
  

💡漸強實驗室在 AI 時代的優勢在於：2025 年共有 87.4 億則與消費者對話的訊息，是透過漸強的平台發送的。

 

漸強是業界唯一透過安全、穩定的系統處理這麼大量「對話」訊息的廠商。也正是基於這些對話型資料，漸強的 AI 模型與品牌客戶能深度了解消費者，幫助你的品牌打造更貼近真實行銷、客服與銷售需求的 AI 工具。

今年 Q1，我們運用處理海量對話資料的優勢，升級了 DAAC 平台。透過資料比對與清整的技術，以及在商業溝通領域中服務大量產業客戶的經驗，隆重推出 Crescendo Audience Graph。

• Crescendo Audience Graph：DAAC 當中最新發布的 Audience Graph 可以掌握完整的顧客檔案作為強大的攝取節點，它主動蒐集散落在 LINE 對話、跨平台網站足跡與簡訊等各渠道中的碎片化互動資料。結合第三方與第一方數據（當然，也包含 Custom Field 資料！），將原本冷掉的用戶資料，精準轉譯成行銷與銷售行為上可以理解的興趣指標，協助品牌拼湊出更完整、具有深度的受眾輪廓。
  
  

💡【漸強 AI 百科】什麼是 AI 調用上下文 (Context)？

 

許多人以為導入 AI 就是請了一個超級大腦，卻忽略了：大腦如果沒有「記憶」與「特定情境理解力」，它就只是一個會憑空虛構的失憶智力。

 

在商業溝通的世界裡，AI 的「上下文（Context）」可以拆解為兩大能力：

1. 跨越時間與渠道的「全局多輪記憶」：一般的 AI 只有單一視窗的短期記憶。但漸強的 AI 數據中樞，能賦予 AI 跨渠道的全局記憶。它不僅記得顧客 5 分鐘前在 LINE 說了什麼，還能隨時調用他 3 天前的網頁足跡、甚至是上個月的客服語音紀錄。

2. 掌握前因後果的「情境理解能力」：當 AI 擁有了全局記憶，它就能瞬間「讀懂空氣」。例如，當顧客在 LINE 輸入一句氣沖沖的「怎麼還沒到？」，擁有完整上下文的 AI 知道這是一位剛下單高價商品的 VVIP，且系統顯示物流確實延遲了。AI 不會給出制式的罐頭回覆，而是能展現極高的情境理解力，主動安撫並給出專屬的補償方案。
   

階段三：資料應用（多渠道自動觸及，適用行銷、客服、銷售場景）

當非結構化資料被清整為 AI-ready 的數據之後，這些資料才是 AI 能直接靈活調用、組合成特定脈絡中具備上下文、能反映顧客真實需求的活資產，在各種場景為企業自動化創造營收：

• MAAC Omnichannel Journey（全渠道自動旅程）：MAAC 自動旅程被升級了！打破單一渠道限制，將觸及範圍從 LINE 官方帳號擴及至 SMS（簡訊文字）、MMS（簡訊圖片／影片等多媒體）、Email 與 WhatsApp。漸強最新的自動旅程，觸發條件更靈活，能調用 DAAC（從對話及語音資料）清整好的條件或標籤，或選擇 Custom Field 的資料欄位，來觸發下一步互動行為。幫助你與你的 AI 智慧化地在最完美的時機點進行多渠道的精準溝通，實現無斷點的行銷體驗。

舉例而言，針對在 LINE 官方帳號沒有開封的好友，品牌可以透過 email 或簡訊引導回 LINE 領取優惠券，以此做到更高的互動率。經過漸強品牌客戶測試，跨渠道喚回客戶能有效擴增檔期互動名單、提升 200% 的轉換率！

💡【漸強 AI 百科】多一個渠道 = 多一個數據接口 = 多一份 AI 燃料

 

當然，這些自動旅程的新渠道也不只是互動渠道。畢竟漸強想幫助品牌完成的是：「讓每一次的對話，變成下一次營收的動能。」

 

多一個互動渠道，就是多一個數據接口；多一個數據接口，就是替你的 AI 多增添一份精準互動的燃料。這才是人人用 AI 的時代下，能讓你勝出的完整閉環。

• CAAC Product Recommendation（商品推薦）：最後，CAAC 的商品推薦功能，將客服與聊天等場景，直接升級為導購商務通路。當客服人員面對顧客詢問時，AI 能基於完整的數據輪廓輔助決策，精準推薦商品。例如：客服人員可直接分享視覺化的商品卡片與可追蹤連結，無縫促成結帳，落實「服務即銷售／轉單」的願景。

 ⬇️ DAAC 也能自動生成可視化的報表，協助你精準洞察並做出決策

企業成功導入實例：點點心如何用「私有知識庫」驗證 AI 燃料威力、迅速降本增效？

我們所說的「讓 AI 坐在數據礦山上」，並不是未來的想像，而是已經發生的真實案例。

去年 Q3 漸強實驗室產品發表會上發布 CAAC AI Agent 以及居家先生導入成功案例後，知名大型餐飲連鎖企業「點點心」便率先導入，且馬上收穫成效。

點點心將漸強的 CAAC AI 串接 Chatbase，建立專屬的「私有知識庫」。他們將龐雜的常見問答與營運資訊收攏，建立一個「輕量級的資料中台」。

成效如何？透過這個專屬的知識庫燃料，AI 成功替點點心自動解決了高達 70% 的重複性顧客問題，客服回覆速度更驚人地飆升了 452 倍！ 這個實證案例完美詮釋了一個核心觀念：「只要擁有專屬、乾淨的資料庫作為上下文（Context），AI 就能為企業創造極致的降本增效。」 

→ 閱讀完整案例：《點點心台灣：AI Agent 解決 70% 高重複、高即時的餐飲客服，處理速度提升 452 倍！》

既然一個輕量級的對話知識庫，就能讓 AI 應用帶來如此巨大的商業產值；那麼現在，正是時候全面擴充、升級你的數據中台了！

在 2026 年 Q1 的全新發表中，應用場景不再侷限於品牌知識庫或單一的客服問答。透過 DAAC、MAAC、CAAC 等平台的串聯，漸強幫你把跨渠道的網站足跡、LINE 對話、語音通話全部結構化，升級為企業 AI 最需要的「活資產」。讓 AI 不只幫你省下客服成本，更能主動出擊，為你自動化執行行銷與銷售推薦，挖掘出更多的營收機會。

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結語：搶佔 AI 時代的活資產，打造企業數據中樞

在 AI 工具在企業應用中普及化的現在，誰能將最完整的顧客互動留下來，誰就是擁有礦山的贏家。

漸強實驗室的使命是幫助品牌在商業溝通的戰場上取勝。不只幫助你擁有更多的數據，更重要的是：我們透過最新的技術，幫助你把顧客數據變成 AI 能讀懂、能調用的活資產，讓你與顧客的下一次對話能夠變現。現在就預約漸強實驗室的專人諮詢，讓我們協助你檢視企業的數據燃料庫，共同啟動專屬於你的 AI 獲利引擎！

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