Excel超快做表格靠它！微軟、亞馬遜與谷歌3大AI誰最強？

Excel不會用？沒關係，現在微軟內建 Copilot，可以馬上幫助你幾秒鐘內分析趨勢並生出專業視覺化圖表。要它幫忙操作Word，Outlook與Powerpoint也沒問題。 其實，企業上班族期待的AI工具不只如此，除了微軟Microsoft 365 Copilot在台灣已經開放企業使用，AWS（亞馬遜雲端運算服務）在年度大會公布Amazon Q，12月也向台灣媒體簡介運作細節，谷歌（Google）的Duet AI則有多家代理商開放試用。《遠見》此文詳解這三大企業AI工具介紹與比較，讓你一次瞭解。

企業生成式AI助手怎麼用？哪些工作可以秒完成？

其實就和使用ChatGPT經驗接近。據微軟，亞馬遜與Google等公司展示影片和實地介紹中，可看出生成式AI助手的互動很直觀，只要在對話框輸入指令，接著等候一定時間，助手便會產出結果。

對白領來說，使用這些助手加分在哪裡？重點在於，可以減少時間在非核心工作上，例如記錄會議待辦事項、尋找產品檔案存放路徑、撰寫信件開場與結尾等任務，這些未來透過AI助手，都能秒生成，讓人類白領員工把更多心力，花在能夠帶給公司最大價值的任務上。

因此，強調利用生成式AI助手，將能有效增進工作效率的微軟、Google、AWS三間大廠，都致力於利用技術，降低使用者完成非核心任務的時間。

至於其他非核心任務，像是搜尋散亂且沒有認真命名的檔案、學習如何使用資料整理的相關函數、在功能列表中翻找修改格式的功能位置等等，都可請AI助理代勞。

生成式AI助手將進一步消滅這些問題。因為大語言模型對於內容的理解，還有檢索增強生成（retrieval augmented generation，RAG）的助攻，弭平了溝通的困難。

生成式AI助手運作方式

從原理來看，生成式AI助手的運作過程可以拆解成三個部件：大語言模型、能夠處理任務的軟體，以及介接彼此的技術，也就是人類與機器、機器與機器的溝通。

以微軟的Microsoft 365 Copilot來說，背後的大語言模型為OpenAI的GPT模型，微軟已宣布將更新至GPT-4 Turbo模型，軟體則是Word、Excel等生產力軟體，介接彼此的技術為微軟的搜尋圖譜（Microsoft Graph），整合不同商務資料與關係（relationship）。

根據微軟說明，生成式AI助手的運作可以分為幾個步驟。

第一，Copilot收到使用者的指令後，會先呼叫搜尋圖譜檢查資料，提高指令的精準程度，此步驟稱為預處理（pre-process，微軟內部稱為grounding）。舉例來說，使用者輸入「請確認我和Marin的開會結果」指令後，Copilot會呼叫搜尋圖譜，接著從使用者信件附加檔案（MS Outlook）、開會紀錄（MS Teams）等不同軟體中，確認誰是Marin、使用者與她有哪些共同會議，明確理解理解指令中的命名實體（named entity）究竟對應到誰，。

微軟主要利用語義索引（semantic index）技術，從海量資料中找到指令中的關聯重要資訊，這也是讓指令從漫無目的生成，變得有跡可循的關鍵。這個步驟也就是檢索增強生成，讓Copilot能夠結合使用者指令，與其他來源的資料。

第二，Copilot會將經過搜尋圖譜精煉後的指令，傳達到大語言模型之中，並且開始發揮功效。就像生活中ChatGPT替使用者完成任務，大語言模型手握檢索增強生成額外的關聯資料，有助於其解析指令後並產生語句，完成寫摘要、提供翻譯、提供建議等任務。

舉例來說，大語言模型掌握到Marin的身份，以及與使用者共同開會的會議內容，在這個步驟就會利用大語言模型的能力，整理出會議重點。

第三，Copilot生成內容後，會再將回覆送回搜尋圖譜，再次確認語句中是否包含微軟掌握的個人相關資料，此步驟稱為後處理（post-process）。

舉例來說，會議重點之一包含「下週請記得要和Marin一起，找行銷團隊同事Gura開會。」生成出這樣的回覆內容後，搜尋圖譜可以找出Gura的信箱、行事曆，確認她可能的空檔，並增補在回覆內容中。

第四，最後，Copilot會將傳給應用程式，應用程式再將結果顯示在使用者視窗裡面。

舉例來說，使用者最終看到的結論，就會是共同會議的重點以及待辦事項。

企業AI工具介紹：Microsoft 365 Copilot vs. Google Duet AI vs. Amazon Q

在微軟公布的訊息中，Copilot的應用場景集中在白領工作，包含開會、寫信、編寫文章、做簡報、分析資料等，重點就是減少上班族庶務型的工作債務。微軟早在2023年3月釋出消息、7月公布價格、11月正式開放推出企業版，甚至在3月便提早讓部分客戶提早預覽，如光寶和緯創就在早鳥名單中，速度很快、勢頭也強。最近1月，還決定在鍵盤加入Copilot專屬鍵。

影／微軟生成式AI助手已開放讓企業使用。

Google Duet AI似乎沒有什麼不同，只是從Microsoft 365的軟體生態系，將場景轉到Google Workspace之中，在Google Spreadsheet和Excel自動化分析資料，在Google Doc和Word中生成文字內容，在Gmail和Outlook中請AI助手擬稿。以時間而言，雖然在ChatGPT興起之際先摔了一跤，Google同樣在3月先表示將在Workspce中整合生成式AI功能，5月時公布Duet AI名稱，8月正式上線。

影／Google Duet AI除了有提升一般工作者的生產力以外，也有提供給開發者使用。

對照之下，Amazon進度最慢，遲至11月的re:Invent大會才揭曉AmazonQ。相對於兩個彼此相似的競爭對手，Amazon Q較為獨特。

根據AWS台灣暨香港專業解決方案架構師總監楊仲豪說法，Amazon Q能夠在不同情境發揮功效，包含AWS專家、資料分析師、商業專家以及客服中心。

作為進軍雲端的先行者與市場龍頭，AWS對比競品的生態系，對開發者的著墨更深。因為旗下服務多、進入門檻高，從生成式AI賦能角度來看，讓開發者迅速上手平台會是重點應用情境，例如生成SQL語句、大量更新程式碼、找出合適實體等，「互動後它會理解脈絡，提供最佳實務做法（best practice）。」楊仲豪透露，模型背後利用AWS長達17年的訓練資料，才能夠提供宛若內部專家的建議。

商業專家部分，則是功能上Amazon Q最貼近Duet AI和Microsot 365 Copilot之處，它整合連接其他軟體的功能，包含微軟的365、Google的生產力軟體，甚至延伸到Slack等，「讓你資料整合變得容易。」同時，針對企業常見權限問題，提供使用權控制、生成內容控管等功能，過程中同樣運用增強檢索生成功能，提升回覆品質。

至於資料分析師角色，則是先前平台上就有的功能，讓使用者可以迅速產出圖表，方便嵌入在其他應用程式當中。客服中心部分，則是整合公司常見內部外部問題，讓員工掌握現在有哪些問題（issue），又有什麼解決方式、哪裡有相關參考文件可以看等。

就進度而言，Amazon Q目前已經開放給開發者預覽，不過支援語言以英文為主，現在台灣已經有客戶提早試用並提供使用證言，主要應用場景為軟體開發、文件標記等，香港和美國等也有實際應用案例出現。

微軟背後有OpenAI的GPT、Google則有自家的Palm和Gemini，AWS則有Titan，不過楊仲豪表示Amazon Q背後並不是Titan，而是其他自家開發的基礎模型，主要是利用私有資料開發而成，因此不像ChatGPT那麼泛用，但也能更精準回答AWS產品的相關問題。

生成式AI助手比較與未來發展？

對比看來，微軟和Google都在自家生態系中發揮優勢，只要串好內部生產力軟體，就可以打遍天下無敵手，因為增加生成式AI助手功能後，有望再度增加使用者的轉換成本。AWS則強調開發者，並讓使用者可以串連不同企業的軟體。

另外，雖然不像科技大廠具有完整生態系，但其他軟體即服務公司仍不落人後，紛紛推出生成式AI助手，他們的著眼點主要是減少使用者的應用門檻。

舉例來說，顧客關係管理廠商Salesforce的Einstein Copilot，利用助手引導使用者找到符合情境的功能；被Salesforce收購的商業智慧平台Tableau，則是讓使用者「用嘴」下指令就能完成簡易的資料視覺化；管理人才招募和財務的Workday，有生成職位描述、合約檢查和自動化催款通知流程等以生成式AI驅動的功能。

不管是跨域還是專精，還能夠發現另一個重點在於，生成式AI助手的安全與遵循規範。

和ChatGPT的一般使用者最大不同之處在於，企業非常在意資料是否留在內部，以及發生幻覺的成本很高。因此，廠商們在介紹生成式AI助手時，都將大量篇幅放在傳遞相關訊息上，例如企業資料不會用於提供基礎模型回饋，還有重視不同層級使用者取用的資料範圍等。

展望未來，指令工程的重要性變小，增強檢索生成都已在路上，利用企業資料微調模型是關鍵。同時，提供延伸外掛（plug-in）的數量、串接不同外部軟體的範疇、非工程人員的使用門檻，將會是接下來生成式AI助手大戰的看點。