Twilio發表2026年六大預測：香港企業面臨人工智能身份認同危機
為品牌提供實時、個人化體驗的客戶互動平台Twilio發表對2026年亞太區及日本 (APJ) 市場的科技預測。進入2026 年，香港消費者與人工智能之間的關係正發生根本性轉變。Twilio亞洲區解決方案工程總監Christopher Connolly表示：「在香港市場，非透明的人工智能應用與客戶體驗已不再可行，信任、對話延續性及公信力將變得前所未有的重要。」
從Twilio去年發佈的《客戶互動概況報告》及《數碼耐心度調查》可見，單靠效率顯然已不能再滿足本地市場。要贏得客戶忠誠度，透明度將成為首要籌碼。
Christopher Connolly表示：「踏入2026年，我們的關注點將從『人工智能能做甚麼』轉為『人工智能應如何表現』。我們的預測反映企業正轉向極致的運作透明度，並採用模組化技術架構，以應對本地市場獨特的文化和語言複雜性。」
2026年Twilio六大預測：
1. 隨着人工智能身份認同危機加深，人工智能透明度將成為強制消費者權利
踏入2026年，「人工智能身份認同危機」- 即真假難辨的語音機械人導致，將觸發業界自發性的披露規範。試想像你在一段電話對話結束後，才意識到剛才交談的「人」其實是AI；這種情況當今時有發生。事實上Twilio的研究已亦發現，九成消費者無法正確識別人工智能生成的語音片段。
對於以金融及保險業為支柱的市場，例如香港，監管介入已勢在必行。為了維持品牌信任，企業必須提供清晰且明確的身份識別（例如：「我是AI助手Ruby」），以避免因合成技術誤導而令聲譽受損。
這一轉變源於本地市場的現實：Twilio的《數碼耐心度調查》發現，香港消費者對表現未達預期的人工智能容忍度極低 。事實上，只有35%的香港消費者滿意人工智能支援的客戶服務 。幸而，不少企業的技術領袖已在準備，例如蘋果公司的通話篩選功能已展示主流裝置能夠偵測並分類機器互動。隨着功能提升，透明度將從純粹的合規義務，轉化為消費者的基本預期。
2. 運作不透明將成為客戶流失的主因
在2026年，簡單、概括的狀態更新將被淘汰。品牌將從被動通知轉向主動模式，透過實時數據，直接向客戶展示內部工作流程，將流程完全透明化。
為了在營運層面上成為贏家，企業將把透明度視為產品核心功能，投資於能安全地向客戶展示內部流程的系統，並建立能預判客戶疑問的溝通框架。
3. 判別對人工智能的信任臨界點將成為客戶體驗的新戰場
品牌必須識別出客戶對人工智能生成回覆失去信心、繼而質疑整個客戶互動可靠性的臨界點。隨着人工智能處理更多前線服務，這條無形的界線將成為關鍵營運指標。
信任是互動的基石 。在2026年，品牌將使用工具來追蹤情緒下滑、信心評分及信任落差，防止人工智能錯誤演變成嚴重的客戶流失、投訴或聲譽受損。精明的品牌會監察客戶感到挫敗的訊號，並立即轉接至真人客服。這對香港市場至關重要，根據Twilio的《客戶互動概況報告》，一半香港消費者在有需要時仍傾向與真人對話，且有83%希望掌握溝通方式的控制權。
4. 「策略性阻延」將成為客戶體驗中表達關懷的新訊號
雖然《數碼耐心度調查》顯示香港消費者對速度的要求極高，當中超過一半 (52%) 人表示更喜歡快捷服務，甚至願意為速度犧牲質素。但2026年的預測顯示，只要這些阻延流程的「數碼減速帶」感覺熟悉且符合預期，消費者將日益視其為關懷與保護的象徵。
例如，為了讓人感到安全，銀行程式往往在處理大額交易時要求生物識別或密碼確認。同樣地，品牌將放棄不惜一切追求速度這種欠缺持續性的做法，轉而優先營造安全、公平且透明的數碼體驗。
當然，為了確保客戶不會因這些停頓而感到沮喪，品牌必須主動說明延遲的具體原因，強調這些減速帶是為了確保一個安全且謹慎的流程。
5. 未能維持對話延續性將被視為對消費者的不尊重
在人工智能與真人客服轉接過程中的重複敘述及技術故障，已成為區內消費者的主要挫敗感來源。調查發現，在亞太區，僅14%的真人客服在接手人工智能和客戶的對話時擁有完整背景資料，而65%的對話轉接仍要求客戶對客服重複資訊。
2026年將見證品牌致力縮窄此差距。品牌會投資於客戶體驗編排（Orchestration）技術，消費者亦會將順暢的轉接視為品牌尊重其時間的實證。由此可見，在人工智能時代，由人工智能無縫轉接真人是維持信任的必要因素 。
6. 對話式人工智能的未來將趨向模組化與靈活化
最後，單樣化和硬性平台的高成本與低效表現，將推動對話式人工智能在亞太區的架構轉型。在本地層面，大多數人工智能方案未能滿足區內多元的語言需求。當中，40%的亞太區消費者表示人工智能無法辨識其語音口音，41% 則遇到無法支援其語言（文字或口語）的人工智能 。
為打破障礙，品牌將果斷轉向模組化的「自選大語言模型」（Bring-Your-Own-LLM; BYO-LLM）架構。這類架構更易更新、運行成本更低，且更能處理細微的本地語言，這對用戶可能需要廣東話、普通話或英語的香港企業尤為重要。透過靈活的專業模型取代單一系統，香港企業能提供理解地道口語的人工智能，同時降低維護陳舊平台的成本。
