2025 企業語音AI代理（Voice AI Agent）的崛起

InfoAI 市場報告解讀｜《2025企業語音AI智能體的崛起》

想像一下，當客戶打電話給你的公司，接起來的不再是制式機器聲，而是一位能理解上下文、能以人性化語調回應、甚至能感知情緒的「語音 AI 智能體」。

這不再是未來的幻想，而是全球企業在 2025 年集體面臨的轉型關卡。本報導深入解讀由 Deepgram 與 Opus Research 針對 400 位北美企業決策者所做的調查，從技術進展、應用場景、投資趨勢到面臨挑戰，全面呈現「語音 AI 智能體」崛起的脈絡。

如果你是台灣的企業主、產品經理、客服主管，或是 AI 相關領域的從業者，以下的內容能幫助你看懂這波風潮如何影響你的產業、你的團隊，甚至你的下一筆預算。

隨著生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的快速進展，全球企業正進入「語音 AI 代理」的投資與部署高峰期。根據 Deepgram 與 Opus Research 針對北美 400 位企業決策者的調查，2025 年被視為「語音 AI 代理」成為主流轉型技術的關鍵年份。

以下內容是針對該報告的重點數據、核心趨勢與市場解讀，協助企業評估未來在語音 AI 代理領域的投資策略與佈局方向。

［ 報告中五大發現 ]

1. 市場已全面擁抱，但普遍不滿： 報告顯示，高達97%的企業已在營運中使用某種形式的語音技術 。然而，在使用更先進的語音AI代理的企業中，僅有21%對其現有技術感到「非常滿意」。這揭示了一個巨大的市場缺口：現有解決方案遠未滿足企業的期望，為提供高品質、類人化體驗的供應商和早期採用者創造了黃金機遇。

2. 投資浪潮勢不可擋，猶豫即是落後： 84%的企業計劃在未來12個月內增加對語音技術的預算 。這不是零星的投資，而是市場範圍內的戰略轉向。若您的企業仍在猶豫，您的競爭對手正在利用這筆新增預算，積極建構下一代客戶體驗與營運效率的護城河。

3. 接近真人客服體驗是決勝點，低延遲成關鍵指標： 超過五分之四（82%）的決策者認為，語音互動的「即時回應速度/低延遲」是評估AI智能體時最關鍵的功能 。同時，72%的企業將「整體性能品質（語音品質、對話流暢度等）」視為部署的最大障礙 。這意味著，選擇的標準已從「能否實現」轉向「體驗多好」。任何無法提供流暢、自然、低延遲互動的解決方案，都將在競爭中被淘汰。

4. 自動化從「客服」走向「營收」： 雖然客戶服務自動化仍是主要應用場景（52%的受訪者認為其最具變革性） ，但企業對於語音AI代理的期待已延伸至營收增長。55%的企業期望語音技術能帶來「追加銷售和交叉銷售機會」，另有55%期望獲得「數據驅動的洞察」 。語音AI代理策略不應僅僅定位於成本中心（客服），而應視其為利潤中心，主動探索其在銷售賦能和商業智慧上的應用潛力。
   

5. 客製化與整合能力壓倒成本考量： 46%的受訪者指出，「客製化或微調語音模型的能力」是推動他們採用語音AI的主要動機 。同時，65%的企業將「與現有系統的整合」視為關鍵因素 。相比之下，僅有38%的企業認為「部署成本」是主要障礙 。這表明市場正在走向成熟，企業追求的是「價值」而非「廉價」。一個能夠深度適應自身業務、無縫融入現有工作流的AI解決方案，其戰略價值遠高於初始成本。

[ 給決策者的建議分析 ]

1. 從IVR到語音AI代理

什麼是語音 AI 代理？簡單說，就是由 AI 驅動的軟體系統，能聽懂人講的話、給出自然回應，取代傳統的電話選單（IVR）系統或冷冰冰的客服流程。報告中的數據顯示，80% 的企業已經有部署某種形式的語音代理，但多半還是傳統、選單式的 IVR。令人驚訝的是，只有 21% 的企業對現有方案「非常滿意」。

換句話說，大多數公司都知道自己在用的系統「不夠人性化」，正在尋找能「像真人對話」的解決方案。這也是 AI 智能體爆發的催化劑。

2. 語音 AI 代理已是企業創新的基礎

報告顯示，有 97% 的企業已經在使用某種語音技術（如語音轉文字、自動語音識別、文字轉語音、語音分析）。語音技術不再是「nice-to-have」，而是企業數位轉型的「基礎設施」。另外有 67% 的受訪者認為語音技術是他們產品和業務策略的「基礎層」。

也就是說，語音 AI 代理已經滲入各行各業的流程，包括：

• 電商：自動客服、訂單處理

• 餐飲：外送點餐、電話預約

• 金融：帳戶服務、身分驗證

• 醫療：病患資料轉錄、語音助理

• 電信：客服熱線

• 旅宿：預約管理、查詢回覆

3. 客戶服務自動化：語音 AI 代理的明星應用場景

在所有應用場景裡，「客戶服務自動化」被認為是最具變革性的。調查顯示：超過 50% 的企業已使用語音代理進行客服或任務自動化，有 52% 的受訪者認為「自動化客戶互動」是語音AI最具顛覆性的用途。而傳統的 IVR 只能做簡單的多選題式導引，回答範圍和語氣都很生硬。

新的語音 AI 代理則能為我們帶來：

• 理解上下文

• 回答開放式問題

• 執行多步驟交易

• 動態處理變化

這對企業來說，顯而易見的好處是：

• 降低人力客服成本

• 提供 24/7 無間斷服務

• 提升客戶滿意度與留存率

4. 從轉錄到智慧分析：語音數據的新價值語音 AI 代理

的另一個亮點是「把對話變成洞察」。有92% 的企業有在捕捉並分析客戶的語音資料，另有 56% 甚至轉錄超過一半的顧客對話內容。企業已經不只是轉成文字而已，還會用來：

• 員工訓練

• 客服品質監控

• 客戶體驗分析

• 規範遵循（合規）

進一步的願景是用 AI 自動分析情緒、主題、意圖，找到客訴關鍵字、推薦下一步回應策略，甚至生成報告給主管看。

5. 投資爆發期：企業正大幅增加預算

在 2025 年，語音 AI 代理相關投資正爆炸性成長：84% 的企業計畫在未來12個月內增加對語音技術的預算，幾乎一半的受訪者打算「顯著增加」支出。這代表企業已經不把語音AI當作實驗性專案，而是正式列入年度預算，視為數位轉型、客戶體驗、營運效率的重要項目。

6. 不只是成本問題：還有合規性與可及性

語音AI的推動力不只來自成本節省，還有「合規性」與「可及性」兩大關鍵。調查指出：56% 的企業把「遵守法規」視為推動語音AI的主要動機，而86% 則認為語音 AI 代理是「提升可及性與包容性」的關鍵工具。原因是：

• 在醫療業，HIPAA 合規要求對話要有保密性

• 在銀行業，需要身分驗證與詐騙防範

• 在公共服務領域，必須讓老年人、視覺障礙者也能方便溝通

• 針對母語非英文的客群，需要跨語言支援

可及性做得好，不只服務更多人，也能創造新的收入來源。

7. 技術門檻與挑戰：性能、整合、微調

雖然趨勢強勁，但導入語音 AI 代理也不是「買來就能用」。主要挑戰包括：

• 性能品質：72% 的受訪者把「音質清晰度、對話流程流暢度」列為最大障礙

• 系統整合：60% 認為跟現有系統的整合是最大挑戰

• 模型微調：46% 的企業關心能否微調 AI 以符合自家專有詞彙、流程

企業想要的不只是現成的黑箱模型，而是能客製、可控、能整合到自己工作流程裡的解決方案。

8. 多元應用場景：跨產業機會

語音AI代理的典型應用場景非常多元，調查中受訪企業最看重的幾個用途包括：

• 客戶服務/支援自動化

• 銷售或潛在客戶開發

• 常見問題即時回應

• 訂單和任務管理

• 醫療預約安排

• 快餐店點餐自動化

• 保險報價詢問流程

各產業的切入點不同，但背後共通的價值是：

• 減少人力

• 縮短服務時間

• 24 小時不間斷

• 一致的服務品質

9. 企業最重視的功能：低延遲、類人聲音質、資料安全

調查顯示在挑選語音AI代理時，企業最在意的功能：

• 即時回應（低延遲）：超過 80% 受訪者認為是「非常重要」

• 自然聲質（避免機器人腔）

• 多語言支援

• 上下文持續理解

• 企業級安全性與隱私保護

這些需求都直指一個核心目標：讓顧客「覺得像跟真人在聊天」。

10. 供應商競爭與開源趨勢：避免平台綁死

企業也很重視供應商策略，例如有 65% 將「與既有AI系統兼容」列為選擇廠商的重要因素，越來越多公司希望自己擁有模型，避免被大平台綁死。

Deepgram 在報告中強調他們的策略是支持開源、可自託管、低延遲、高可定制性，並開發出端到端的「語音轉語音」架構，不再需要中間轉文字。這種趨勢也代表市場上正在從少數巨頭平台主導，走向更多元、彈性化的供應格局。

11. 主要技術趨勢：LLM 加持下的語音AI進化

語音AI代理的進步也緊扣大型語言模型（LLM）的發展，包括：

• 更自然的多輪對話

• 情感分析與調整語氣

• 主題偵測與上下文理解

• 多語言與口音辨識

• 情境感知與個人化

報告特別指出，這些進步的背後，是LLM技術的普及和持續優化，讓AI代理能像真人一樣處理複雜對話。

12. 對於ROI 的期待：不只省錢，更要賺錢

企業為什麼要導入語音AI代理，除了降低客服成本、減少人員流動率，企業還期待：

• 全天候服務（24/7）

• 提升轉換率

• 創造交叉銷售、追加銷售機會

• 改進客戶洞察，找到新商機

• 強化合規，避免罰款

事實上，55% 的受訪者認為「資料驅動的洞察」是語音AI促進收入成長的關鍵。

13. 現在就該開始準備

這份報告的結論很明確：語音AI代理已從「新科技」變成「必備工具」。對於台灣市場來說，這股浪潮同樣無可避免，只是時間的早晚。不論是從金流、客服、餐飲外送、保險理賠、醫療掛號，到零售訂單處理，企業如果想要在 2025 年後保持競爭力，就必須開始規劃以下幾件事：

1️⃣ 盤點現有語音系統（例如IVR）能否升級

2️⃣ 評估是否需要能客製、可控的AI模型

3️⃣ 預留年度預算投入語音AI轉型

4️⃣ 建立跨部門合作（IT、客服、行銷）來定義需求

5️⃣ 優先考慮合規性、隱私保護和可及性設計

語音AI代理的興起不只是科技話題，而是一個關於成本優化、客戶體驗、品牌競爭力的全方位議題。如果你是負責決策或技術規劃的主管、或是想要為自己的產品尋找創新競爭力的PM，現在是思考如何讓「會說話的AI」變成你團隊利器的最佳時機。

[ 市場報告數據解讀 ]

01｜市場採用現況：語音技術成為企業基礎層

解讀：

語音AI代理已不再是可選項，而是成為多數大型企業基礎的自動化組件。然而，現有系統多數無法提供自然對話、情境理解或多語言支援，導致使用者體驗受限，進而驅動企業尋求更先進的 AI 代理方案。

02｜預算成長與投資趨勢

解讀：

從「試點導入」走向「正式預算編列」的趨勢已經確立。語音AI代理不再是創新部門的小規模實驗，而是列入年度策略和 IT 投資規劃的正式項目。

03｜語音AI代理的企業定位：從功能到策略層

解讀：

語音AI代理已不只是客服工具，而是數位轉型策略中的核心組件。它同時是顧客體驗的前線，也是企業收集資料、優化營運、進行合規監管的數據管道。

04｜主要應用場景與用例

解讀：

自動化客服是「進場門檻最低」且 ROI 直接可見的用途。隨後，銷售支援、線索開發、跨產業流程自動化等高階應用將成為增長重點。

05｜投資動機：不只是節省成本

解讀：

企業關心的不只是降低人力成本，還包括：

• 合規壓力（例如醫療HIPAA、金融反詐騙要求）

• 無障礙服務（老年人口、非母語族群）

• 擴大市場觸及率

可及性與合規性從「附加價值」轉為「必要門檻」。

06｜企業最關心的技術特性

解讀：

導入語音AI代理並非「開箱即用」。企業若要部署，需特別關注：

• 跨系統整合（CRM、客服中心、APP、電話系統）

• 行業專有語彙和流程的模型微調能力

• 低延遲、自然語音輸出、上下文理解能力

• 多語言支援與本地化

07｜ROI 預期與商業價值

解讀：

初步效益以「省成本」為主，但長期價值在於：

• 強化顧客洞察

• 改善銷售轉換

• 提升品牌競爭力

若要跟上趨勢，需要跨部門協作（客服、行銷、IT、法遵）來最大化語音AI的潛在收益。

08｜技術趨勢與競爭格局

解讀：

市場正從少數巨頭壟斷，轉向更多元、模組化、可自訂的技術供應商格局。企業可透過開源或 API 方式，更靈活控制自家語音AI解決方案。

［ 重要數據整理 ］

受訪企業使用現況

• 97% 的受訪企業已經在使用某種形式的語音技術

• 80% 已部署語音代理，但多數還是傳統 IVR 系統

• 只有 21% 的企業對現有的語音解決方案「非常滿意」

受訪企業投資與預算計畫

• 84% 的企業計畫在接下來 12 個月增加語音技術的預算

• 近一半的受訪者表示會「顯著增加」支出

• 15% 的企業已在積極開發語音 AI 代理，其中 98% 預計在未來一年內投入生產

語音AI的企業定位

• 67% 的受訪者認為「語音技術是產品和業務策略的基礎層」

• 70% 的企業看好「在多個客戶觸點整合語音技術以獲得效益」

• 92% 的企業會捕捉並分析語音資料，其中 56% 轉錄了超過一半的互動

關鍵應用場景

• 52% 認為「自動化客戶互動」是最具變革性的應用

• 39% 企業最重視「客戶服務/支援自動化」和「銷售或潛在客戶開發」

• 61% 的受訪者把「完整交易或結帳」列為主要自動化候選任務

• 59% 認為「回答常見問題」適合自動化

• 48% 認為「預約管理」是實用場景

推動採用的主要動機

• 86% 將「提升客戶體驗的可及性與包容性」視為主要驅動因素

• 56% 認為「法規合規」是語音AI實施的重要驅動力

• 45% 使用語音AI提升營運效率

• 35% 目的是提高銷售與員工效率

主要採用障礙

• 72% 認為「性能品質」（音質、對話流程）是最大的障礙

• 60% 認為「系統整合」是主要挑戰

• 65% 把「與既有AI系統兼容性」列為重要考量

• 46% 指出「能微調語音模型」是擴大採用的關鍵

預期商業回報

• 四分之三的企業期望語音AI代理能「簡化工作流程」

• 近一半期待「提升生產力和員工培訓效果」

• 55% 認為「追加銷售和交叉銷售機會」是推動收入成長的主要方式

• 55% 也期待「資料驅動洞察」來促進業績

技術與供應商趨勢

• 企業希望避免被單一平台鎖住，偏好「可微調、可自託管、開源友好」方案

• 低延遲和自然語音輸出被視為關鍵功能

• 支援多語言、上下文持續理解、企業級安全性是必要條件

資料來源：《2025企業語音AI智能體的崛起》，Opus Research

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