在AI代理的購物旅程中，建造5道信任護城河

AI代理購物正在成為新潮流，為避免品牌面臨一系列新風險，甚至流失消費者信任，有5種可行的改善做法：針對AI代理來組織內容、設定明確授權範圍、保護顧客資料、時時監控品牌在AI代理的呈現方式，以及維持顧客關係並建立恢復機制。

艾莉．佛爾曼Ali Furman
艾吉．葛德尼斯Ege Gürdeniz
瑞瑪．薩法利Rima Safari
雷米齊．烏拉爾Remzi Ural



生成式AI正在改變購物的方式。大家不再只是瀏覽網站或是逛實體店面，而是開始向AI代理（AI agent）下提示，請它們蒐尋、比較甚至購買產品。例如，你可以請AI幫忙找100美元以下的手工禮物、1970年代的經典牛仔褲或是青少年用的數位相機，聊天視窗就會出現一系列精心挑選的選項，迅速又順暢。不過AI代理購物還處於早期階段，而且就像企業先前必須適應新的電子商務規則，現在也同樣要面臨一系列新挑戰，像是如何維護商譽、與客戶建立關係，以及了解這個新典範下的競爭樣態。

美妝、生活風格與服飾等類別的發展最為迅速，AI代理的早期採用者已經開始進行實驗。不過，一旦出現問題，後果可能會立刻浮現，且長期存在。對直接面向消費者的品牌來說，當AI代理開始代表顧客購物時，以下五大核心風險可能會破壞消費者的信任：

1.AI代理誤解產品並做錯選擇。當產品屬性沒有針對機器來結構化時，AI代理會自行猜測。它們可能會誤解尺寸、忽略限制條件、憑空想像產品特性，或推薦與顧客意圖有所出入的品項。

2.AI代理的行動超出顧客預期或授權範圍。如果沒有明確的授權範圍，AI代理可能會超支、忽略限制，或未經顧客確認就做出無法逆轉的決定。

3.敏感對話資料成為品牌的負擔。AI代理購物不只會記錄交易資訊，也會記錄顧客的意圖、情感和脈絡。如果那些資料的儲存方式不透明、意外被重新使用，或因資料外洩而曝露，顧客可能會覺得自己受到監視，而不是得到服務。

4.品牌對呈現樣貌失去控制權。在AI代理的生態系統，顧客可能會看到行銷或法務團隊來不及發現的過時價格、不準確的資訊，或是未揭露贊助來源的廣告置入。

5.出錯時沒有明確的補救方式。在自動化的購物歷程中，失誤會讓人感覺更冰冷，也更難化解。如果顧客無法理解哪裡出問題、聯絡不到真人客服，或是無法迅速得到彌補，一次糟糕的互動就可能永遠切斷關係。

這些問題如果放著不解決，不只會打擊顧客，也會對營運和財務產生實質影響：退款、退貨以及顧客支援成本；違反隱私規範而引發監管機構審查或訴訟；還有聲譽受損，以致顧客忠誠度衰退、產品普及速度減緩。

歸根究柢，這些問題很大一部分都與信任有關。品牌要大規模推動代理商務（agentic commerce），就要找出贏得並維持顧客信任的方法。而為了達成「這項目標」，品牌需要了解哪些地方可能出錯，還有能夠立即採取哪些措施，以防止信任破裂。

信任落差其實可以衡量

根據PwC的〈2025年消費者購物未來大調查〉（2025 Future of Consumer Shopping Survey），64％的受訪者表示，他們至少需要一項保障（如退款保證），才能放心地讓AI代理代替他們購物。就連Z世代和Alpha世代這兩個最數位原生的族群，態度也是好奇與謹慎並存。但有一些根本的問題仍未獲得解答：誰有權取得付款資訊？誰能授權購買？個人資料如何儲存與共享？AI代理代表誰的利益：消費者、技術平台，還是廣告商？

在零售、消費品與旅遊產業，品牌面臨的挑戰不但清楚，而且也十分迫切：在代理商務的規則尚未成形時，你該如何提前做好準備？不過，雖然你無法完全掌握消費者是否會採用這些工具，但你確實可以掌控你的品牌在AI代理驅動的體驗中應以何種方式呈現，以及顧客將購物決策授權給AI時是否覺得受到保護。

打造信任層

我們以前也見過這種模式。在電子商務早期，消費者對在網站輸入信用卡資訊抱持謹慎的態度。但是因為有SSL加密、PCI標準與詐欺防護措施，疑慮才轉為信心，電子商務也才得以大規模普及。代理商務需要自己的信任基礎設施，我們稱之為「信任層」（trust layer）。雖然信任可能感覺像是一個抽象概念，但信任破裂的方式卻是具體可以預測的，例如AI代理誤解產品、行為踰越顧客預期、敏感資料處理不當、錯誤呈現品牌樣貌，或是在問題出現時讓消費者求助無門。

要因應那些風險，品牌必須具體改變：如何結構化產品資料、如何落實顧客授權與同意、如何保護資料、如何監控品牌在AI代理生態系統的呈現方式，以及如何在自動化失誤時維護顧客關係。我們建議企業現在採取以下5項措施，來打造信任層。

1.針對機器來結構化你的內容，而不是只針對人。AI代理要得到顧客的信任，就必須每次都能回報準確而貼切的資訊。唯有AI代理能夠正確理解產品及其特性時，才有可能做到這一點。

AI代理無法像人類一樣以視覺瀏覽網頁，也無法解讀細微差異。它們消化的是文字與數字。這表示在AI代理驅動的購物活動中，產品能否被AI發現，不那麼依賴品牌經營或傳統的搜尋引擎最佳化（search engine optimization, SEO），反而更依賴機器可讀的產品資料，這種方法通常稱為生成式引擎優化（generative engine optimization, GEO）。價格、尺寸、庫存、材質、用例、限制等資訊都需要以AI代理能夠準確解析與比較的格式來表達。

請思考以下同一件帽T的兩種描述：

•「這款大學T最適合舒適的秋天夜晚。」

•「材質：刷毛；溫度範圍：低於華氏40度；分類：家居服；版型：寬鬆」

第一種描述的目的是喚起顧客的某種想像；第二種則是針對AI代理來最佳化。為了擴大代理商務的規模，企業可能需要同時與人類和AI代理溝通，並確保能將顧客使用的自然詞彙（如「輕便」、「永續」或「適合旅行」）轉化為以AI代理為主要對象的產品目錄，將這些詞彙一一對應到具體的產品屬性。

品牌也需要確保這些資訊易於讀取。人類會點閱各個網頁，瀏覽以散文形式寫成的描述，但給AI代理閱讀的描述，必須以機器可讀的格式，存放於既有的產品資訊管理系統與電商平台中。這些描述也應該格式化，AI代理才能透過API或網路標記標準來讀取。退貨政策、送貨資訊和常見問答也應比照辦理，進行模組化與標籤化。資訊有了正確的格式與編排，AI代理就能精準找出符合顧客要求的產品。

2.設定明確的授權範圍，並內建同意機制。除非消費者事先清楚了解AI代理的權限範圍，否則不會將購物決策授權給AI代理。因此，明確的授權範圍與使用者同意不能深埋在條款文字裡，而必須融入使用者的體驗中。安全的授權有3個要件：清楚的限制、可追溯性與可逆性。AI代理的每一個行動都應該可以歸因於某個具體的授權、符合明確的條件，而且有清楚的途徑可以撤銷結果或提出申訴。

品牌可以在自有通路（官網、app，或自己的AI代理）設定消費上限，超過一定金額的訂單必須經過顧客核准，並在結帳前設定確認步驟。例如，零售商可以在編寫AI代理的程式時，要求它在最後購買之前顯示退貨政策，或在推薦商品超出使用者預算時暫停並要求確認。、

當消費者使用ChatGPT、Claude、Google的Gemini等通用型AI平台在多家零售商之間購物時，品牌的直接控制權有限，不過還是可以透過確保產品資料的準確性和結構化，來影響消費者的體驗（請參閱第一項措施）。雖然這些平台在技術上確實有可能支援確認提示或揭露退貨政策等保障措施，但還是需要品牌和平台業者之間的合作。同時，品牌還是可以透過確保產品資料的準確性、結構化和完整性來影響結果。

業界的各項作為，例如Google的通用商務協議（Universal Commerce Protocol）、Stripe和OpenAI的代理商務協議（Agentic Commerce Protocol），以及Anthropic為Claude制定的新憲章，都著眼於透過標準化的方式來表達AI代理可以做什麼、何時必須詢問顧客，以及如何落實顧客同意。隨著代理商務從實驗走向大規模實施，那些把授權視為關鍵設計問題的品牌將會贏得消費者的信任。

3.保護顧客資料，也讓顧客看見這些保護。當消費者將任務授權給AI代理執行時，分享的不只是付款的細節，還有對話的脈絡：偏好、限制、意圖，通常也有情緒。代理購物正是因為有這些脈絡才會如此強大，但也因為這些脈絡而格外敏感。如果顧客不了解這些資料如何運用、記憶或保護，一開始就不會授權給AI代理。

品牌推出自己的AI代理來協助顧客購物時，應該把隱私保護的設計直接融入到AI代理與顧客的互動中。比方說，品牌可以使用資料最小化和匿名化技術，讓AI代理只保留完成任務的必要資訊。敏感的對話資訊可以經過短暫處理後移除，而不是無限期儲存。同意機制必須明確且能調整設定，讓使用者清楚選擇AI代理可以記住哪些資訊、可以在各回合對話或各平台之間共享哪些資訊，以及不該記住或共享哪些資訊。

除了保護之外，可見性也一樣重要。消費者應該能夠即時查看並更改他們的隱私設定。有些互動可能需要保留下來，例如記住偏好的尺寸或品牌；有些互動可能不需要。在「無痕」（incognito）或單次購物模式下，不會保留互動紀錄或用於未來的推薦，因此能給顧客一種控制感，類似於使用者在瀏覽器和付款時的隱私管理方式。

4.觀察你的品牌在AI代理生態系統呈現的樣貌。在代理商務中，AI平台可能成為品牌與顧客之間的第一個介面，有時甚至是唯一的介面。要是出現這種情況，顧客是否信任你的品牌，就會取決於平台的AI代理代表你說了哪些內容。如果AI代理提供過時價格、捏造產品功能、遺漏關鍵背景資訊，或引用不可靠的來源，顧客不會認為是系統出錯，而是品牌有問題。

因此，品牌必須能夠觀察AI代理的運作情況：即時監控AI代理如何描述產品、依賴哪些資料來源、如何表達推薦，以及後續採取哪些行動。為此，品牌必須能夠在顧客購物的各個AI代理生態系統，持續觀察提示詞、回應、引用和決策邏輯。

沒有這種觀察能力，品牌就無法偵測失真的描述、糾正錯誤，也無法理解產品被推薦或未被推薦的原因。隨著AI代理愈來愈常扮演中介角色，監控品牌的呈現方式已經不再是可有可無的選項。

5.維持顧客關係，設計恢復機制。即使交易由AI代理來執行，顧客關係的責任還是落在品牌身上。隨著購物變得愈來愈自動化，品牌應該在第三方平台建立自己的AI代理、透過AI代理來擴大顧客忠誠度計畫，並設計順暢的升級處理流程，讓使用者在需要時可以找到聯繫真人客服。

事情出錯時（出錯也無可避免），如何因應錯誤比錯誤本身還重要。恢復機制應該從一開始就內建到AI代理之中：即時警示、明確的升級處理流程，還有可解釋性。有些品牌已經運用「合成顧客」來模擬AI代理的購物旅程，以便在正式上線前進行壓力測試。信任的建立有賴於問責、透明，以及在錯誤發生時完整彌補顧客。

信任是策略，而不是法遵作業

只有在消費者感到安全時，AI驅動的購物才能擴大規模。為此，品牌需要有治理完善、公開透明並符合人類期待的系統。領先的品牌不會將信任視為法遵作業，而是商業策略的核心要件，需要建立技術標準、商業實務與消費者保護機制，來確保授權的安全。現在就採取行動的品牌，有助於自己成為這個新興生態系統的規則制定者。

艾莉．佛爾曼
PwC消費市場產業部門主管，也是併購單位的合夥人。她廣泛針對消費市場趨勢與商業未來撰寫相關文章並發表演說，也受到多家媒體報導，包括ABC、CBS、CNBC、富比士（Forbes）、Vogue Business與彭博（Bloomberg）。

艾吉．葛德尼斯
PwC的AI信任部門主管與技術風險專家。他為企業提供諮詢服務，建議它們如何將信任、安全與治理融入AI驅動的產品、平台和商業模式中。

瑞瑪．薩法利
在美國PwC主持數據、分析與AI業務，並擔任該公司與OpenAI的策略聯盟領導人。她廣泛針對AI策略、代理系統以及推動AI規模化所需的數據準備度撰寫文章並發表演說，也在各個頂尖的商業與科技論壇分享她的觀點。

雷米齊．烏拉爾
PwC消費市場部門的AI主管。他公認是AI策略制定與採用的思想領袖，特別是協助零售業客戶與消費性包裝產品業客戶，取得商業成果並建立現代的AI能力。

… 本文摘錄自 哈佛商業評論全球繁體中文版 2026/4月 第236期