電商平台 momo 富邦媒宣布與台灣微軟合作，導入大型語言模型（Large Language Model, LLM）技術的新一代智慧客服系統，並於 2025 年 7 月正式上線；該系統基於 Microsoft Azure OpenAI 平台，結合檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構，主要用於提升客服語意理解與回覆準確性，目前正確率已超過 90%，能有效降低客服中心的人力負擔，並強化線上對話品質與個人化回應。
從 Chatbot 到 LLM：智慧客服的系統性升級
momo 目前經營電視購物、網路平台與行動 App 三大通路，並設有全年無休的客服團隊。自 2017 年起，momo 便以 Chatbot 技術導入智慧客服，提供訂單查詢、購物資訊與售後服務等功能；2024 年使用人次已達約 330 萬。
本次升級至 LLM 架構的 AI 客服，是多年技術累積的延伸；相較傳統 Chatbot，新系統在語意理解、上下文掌握與對話自然度方面均有明顯改善，使自動化服務更貼近真人互動。
momo 的 LLM 客服系統以 Microsoft Azure OpenAI 服務為基礎，整合 GPT 模型與雲端平台的安全彈性，並導入檢索增強生成（RAG）機制，使回答能引用既有知識資料，避免模型幻覺問題。RAG 架構也補足 LLM 在專屬企業知識與繁體中文語料方面的不足，提升在地化與一致性表現。
系統上線後，回覆正確率維持在 90% 以上，用戶自助查詢意願提高約 5%，相當於增加 5.7% 的 AI 客服人力效能；momo 也設計了滿意度回饋機制，以蒐集實際使用者意見，作為後續優化依據，若遇複雜問題，系統會自動轉接真人客服，確保回覆的準確性與即時性。
為因應不同時段的用量需求，momo 採用 Azure 的雲端彈性架構。系統結合「預配置模型運算容量單位（Provisioned Throughput Units, PTU）」與「隨用隨付（Pay-as-you-go）」模式，可根據流量調整資源配置；此設計可支援如雙 11 購物節等高峰期的穩定運作。
邁向 AI 購物顧問與多模態整合
展望未來，momo 將持續關注新興技術應用；隨著代理型 AI（Agentic AI）日益成熟，MCP（Model Context Protocol）成為推動跨系統整合與多模態服務的重要協定，讓智慧客服能串接多樣化的內部系統與資料來源，拓展更豐富的零售應用場景。
同時，momo 亦規劃導入情緒辨識功能，讓系統即時感知顧客情緒並提供更貼心的互動，持續精進智慧客服。
momo 計畫於未來兩年推動智能客服「斜槓」發展，升級為 AI 購物顧問，成為完整顧客服務的核心入口，深化全通路服務體驗，並以 AI 賦能服務與營運，帶領台灣電商邁向新階段。
