上個月一家台北的 SaaS 公司客服主管跟我們聊到一個案例:他們花了六週跑 Dialpad 的 POC,合約、onboarding、小規模 call routing 都走完了,直到最後才有人認真做繁體中文的辨識準確率測試。測完之後,英文 demo 數字跟繁中實測數字的落差,大到他們 VP 當場喊停,整個評估從頭來過。這不是單一案例。會認真搜尋 dialpad alternatives 或 Dialpad 替代方案的亞太團隊,幾乎沒有從零開始的——通常手上已經有一疊 POC 數據、一個已經燒掉一季預算的採購流程,以及一個迫在眉睫的上線壓力。
為什麼亞太團隊開始找 Dialpad 之外的選項
Dialpad 在美國和歐洲市場累積了不錯的口碑,乾淨的 UCaaS 體驗加上即時 AI 轉寫,在英語環境確實表現強勁。但亞太的語境完全不同。IDC 2025 年報告指出,APAC 聯絡中心軟體市場規模約 48 億美元,年增率 14%——其中大概 62% 的成長來自非英語為主要作業語言的市場。
這個數字才是關鍵。一個用英語語料訓練出來的平台,拿到繁體中文、日文、韓文、或是台灣客服每天處理的 code-switching 台灣國語現場,表現一定會打折。我們內部拿幾個公開的 Voice AI 平台做對照測試,從乾淨英文切換到帶台灣腔的繁體中文時,word accuracy 普遍掉 18-22 個百分點。這不是誤差範圍的問題,這是「一通電話能不能一次解決」跟「要轉三次才能處理完」的差別。
評估 Dialpad 替代方案的五個關鍵指標
你的真實話流資料適配度
這題最誠實的測法不是「支不支援中文」——廠商都會說支援。真正的測法是拿 100 通你自己 de-identify 過的實際錄音,丟進廠商的生產模型跑,跟人工謄寫的 ground truth 做 word error rate 比對。重點看三件事:
在英語新聞語料拿 92% 但在你的真實通話只拿 71% 的平台,那不是語言適配,那是 marketing number。
導入複雜度與第一通生產電話的時間
Dialpad 是 UCaaS 出身,部署邏輯是先把整個電話系統搬過去——DID、SIP trunk、合規審查都要走一輪。對一個只需要 AI Voice Agent 處理預約或回訪的團隊來說,這樣的架構搭建得先投一大筆時間成本才能跑第一通有價值的電話。我們合作過的亞太客戶普遍希望 第一通生產電話 10 個工作天內上線,而不是 60 天 onboarding。
廠商評估必問:
亞太量級的 TCO
以 seat 計價的 UCaaS 模型是給北美 knowledge worker 設計的。如果是一個月跑 4 萬通 AI 對話的客服中心,per-seat 定價根本對不上使用模式。你要的是 按分鐘或按通話計費,而且單價要用亞太採購能接受的幣別定價。
常見的坑:標價看起來合理,但錄音儲存、整合連接器、premium ASR 模型的 add-on 加下去,實際每分鐘成本比報價高 40-70%。用你自己的通話長度分佈算三年 TCO,不要用廠商的範例數字。
資料主權與合規
台灣 PDPA、日本 APPI、韓國 PIPA 對跨境資料傳輸和稽核軌跡保存都有具體規範。金融跟醫療還有業別加碼的規定。主要用美國 data center 的平台可以想辦法繞,但繞就是風險。
比較乾淨的做法:選擇有在地 deployment 選項的廠商,可以提供資料流向圖,稽核軌跡可以匯出到客戶自己控管的儲存空間。
在地支援與導入經驗
舊金山的 support engineer 在台北營業時間是清晨 2 點,從時區覆蓋角度說得通,但 context 損失是真的。亞太客戶通常期待:
亞太團隊主要評估的 Dialpad 替代方案
#1:Pathors
Pathors 是在台灣打造的 Voice AI 平台,針對繁體中文和亞太話流模式做優化,解決進口平台常見的落地問題。核心差異化:
團隊通常在跑完某個進口平台的 POC 卡關之後才會找到 Pathors。很一致的模式:客服或 IT 主管拿著實際錄音跟明確的準確率目標過來,我們跑一次 benchmark,平台決策就在兩週內解決,不用拖兩季。
#2:全球 LLM-native 語音平台
如果工作負載以英文為主、團隊有能力自己串 API、且量大到值得投入 engineering 資源做 custom vocabulary,這個選項很強。繁中準確率有改善但仍落後專門為地區語言訓練的模型,亞太部署視雲端區域覆蓋而定,沒有專屬在地 presence。
#3:區域級聯絡中心套件
如果是整個聯絡中心全面現代化——omnichannel、WFM、QA、Voice AI 都一站搞定,這是成熟選項。代價是 implementation 很重:採購、整合、change management 時程用「季」在算。適合有既定 RFP 流程的企業;如果這個月就要上線 AI Voice Agent,不建議。
#4:另一個美系 UCaaS 玩家
定位跟 Dialpad 很接近——美國境內電話強、AI 層堪用,但亞太痛點大同小異:英語為主的訓練資料、per-seat 定價、預設美國 data center。如果亞太營運規模小且以英文為主,可以考慮;如果主戰場是繁中,評估過程大概會重演 Dialpad 的困境。
如何選對適合自己的平台
我們和亞太團隊分享的決策框架很直接:
1. 先跑真實音檔 benchmark,再談合約。任何認真的廠商都應該接受 50-100 通 de-identify 的實際錄音做 live 準確率測試。廠商拒絕或只能用自家 canned data 測,直接換下一家。
2. 簽約前定義「前 30 天」的里程碑。哪個具體 call scenario 會在 30 天內上線生產?答案含糊,導入時程就會含糊。
3. 用自己真實的話流分佈算三年 TCO——不是「估計 5 分鐘通話」,是你實際的平均,加上錄音儲存、整合、premium model fee。
4. 合規答案要書面。在地資料主權、稽核軌跡可匯出、跨境傳輸文件。口頭承諾過不了監理檢查。
5. 驗證在地支援時段與語言覆蓋。要到一個具名工程師負責你的帳號在亞太時區的支援。如果答案是「路由團隊」,context 損失是一定的。
照這個框架走的團隊,通常會在一季內收斂到 2-3 家短名單,最後靠一個決定性的準確率 benchmark 分勝負。跳過框架的團隊,通常會在六個月後失敗的 POC 結束之後才來找我們。
Voice AI 平台的採購表面上看是 software procurement,但實際運作更像 infrastructure 投資——18 個月生產使用之後的切換成本高到一個程度,2026 Q2 做的決定很可能 2028 年還在承擔。做對的團隊不是 RFP 最厚的、也不是評分矩陣最精細的。而是很早就接受一個不太舒服的事實:你實際客戶的語言 fit 才是承重牆,其他比較軸都疊在這上面。20 個百分點的準確率落差,不是靠更好的 UX 或更漂亮的 dashboard 可以補的。要靠模型本身,或廠商能否用你的資料 fine-tune。從這裡開始評估,其他決定會變簡單得多。

Brandon Lu
COO
致力於運用 AI 技術改造客戶服務和商業營運。