企業AI應用力實戰指南 | 第二場回顧

哈囉～大家好，我是智谷網絡的小編！在企業的數位轉型之路上，AI 就像是一顆剛發芽的嫩芽，需要合適的環境、養分與持續照顧，才能茁壯成長。但現實中，小編觀察到許多企業對 AI 仍處於「認知焦慮」：想導卻怕踩雷，想衝卻沒方向。

因此，這次我們特別舉辦了「不只是 AI：用 ROI 思維打造高效落地全攻略！」座談會。我們希望扮演企業轉型的「陪跑者」，不只給工具，更要幫大家找到最適合的路徑。家找到最適合的方向。

這場活動由 智谷網絡執行長 Jimmy 主持，並邀請 Profet AI 客戶成功總監 Andrew 分享他的豐富實戰經驗，跟者我們一起透過使用者旅程法、ROI 思維，為企業打造具體的 AI 成長藍圖。接下來，就讓我們回顧這場精彩的活動內容吧！

找到適合 AI 成長的「土壤」——企業導入 AI 面臨的三大挑戰！

「數據不是越多越好，而是要有系統地運用，才能真正發揮價值。」 這是主持人 Jimmy 在開場時拋出的關鍵問題，他指出，許多企業之所以無法讓 AI 真正發揮作用，往往是因為沒有為 AI 準備好適合的「土壤」。

挑戰(ㄧ) 企業缺乏 AI 導入的明確目標，導致專案推動方向不清！

Andrew 指出，許多企業在導入 AI 時，並沒有清楚定義 AI 要解決的問題與期望達成的目標，這導致 AI 專案容易流於概念階段，或是導入後難以評估成效。他歸納出常見的幾種情境：

「技術導向，而非業務導向。」企業可能會選擇一些最新的 AI 技術，但如果這些技術無法解決核心業務問題，最終只是增加成本，無法創造實際收益。

「缺乏 KPI 來衡量 AI 成效。」企業沒有設定具體的績效指標，例如 AI 是否提升業務效率、降低成本或改善決策準確度，導致 AI 導入後無法評估是否值得持續投入。

挑戰(二) AI 需要持續學習與優化，但企業內部缺乏數據與維運計畫

AI 並不像傳統 IT 系統，只需部署後即可運行，它需要不斷學習與調整，才能適應業務變化。然而，許多企業在導入 AI 後，卻忽略了數據管理與維運計畫，導致 AI 失去應有的價值。Andrew 提出了企業常見的幾種問題：

「AI 只是一個短期專案，缺乏長期維護計畫。」

許多企業導入 AI 後，沒有安排專門的 AI 運維團隊，導致 AI 過一段時間後逐漸失去準確性，甚至無法適應新的業務需求。

「數據質量不足，AI 訓練效果不佳。」

AI 需要大量且高質量的數據來訓練，但許多企業的數據分散在不同系統，甚至缺乏標準化，導致 AI 訓練效果大打折扣。

「AI 沒有持續優化，導致準確率下降。」

AI 需要不斷根據最新的業務情境進行調整，如果企業沒有持續監測 AI 效能，AI 的預測能力會逐漸下降，甚至可能影響決策準確性。

解法：建立 AI 維運計畫，確保 AI 能夠持續學習與成長

AI 投資需要大量資源，包括技術開發、人力成本與基礎設施，因此投資報酬率是企業最關心的問題之一。然而，許多企業在評估 AI 成效時，會遇到以下挑戰：

「AI 的 ROI 不容易量化，管理層難以評估價值。」

AI 的價值不僅限於降低成本，還包含 決策優化、客戶體驗提升、業務效率改善，這些回報往往難以用單一財務數據來衡量。

「AI 的回報需要時間，企業高層缺乏耐心。」

AI 需要時間來學習與優化，部分企業管理層可能希望 AI 能夠「立即見效」，但 AI 的效益往往需要 6～12 個月才能顯現。

「企業缺乏監測 AI 效能的機制，難以確認成效。」

許多企業在導入 AI 後，沒有定期追蹤 AI 的成果，導致 AI 效益無法被量化，進而影響後續 AI 預算與發展計畫。

解法：建立 AI ROI 監測機制，確保 AI 投資符合企業戰略

• 透過數據分析來驗證 AI 對企業的影響
  企業應該根據 AI 的應用場景，設立不同的 ROI 衡量指標，例如：
  客服 AI：AI 是否讓客服回應時間縮短 50%？
  生產 AI：AI 是否能降低 20% 的生產瑕疵率？
  行銷 AI：AI 是否提升 15% 的轉換率？
• 短期試點＋長期優化，確保 AI 持續帶來價值
  企業應該透過試點專案來驗證 AI 的可行性，並根據試點成果調整 AI 戰略，確保 AI 能夠真正為企業創造長期價值。

AI 成功導入的核心：商業價值優先

Andrew 顧問在座談中特別提醒，轉型失敗往往是因為過度關注技術規格，他建議企業在啟動專案前，必須先透過一套精準的思考框架，確立 AI 的實質價值：

1. 回歸痛點：AI 到底要解決什麼「真實問題」？

轉型不應從「我們想用什麼技術」開始，而應從「哪裡最痛」出發。小編在現場聽顧問舉例，非常有感：

• 流程優化：生產環節中是否存在難以察覺的資源浪費？
• 決策轉型：目前的戰略判斷是否過度依賴直覺，而缺乏數據支撐？
• 體驗重塑：客戶服務能否透過 AI 實現真正的「超個人化（Hyper-personalization）」？

2. 模式重構：從「優化流程」進化到「改變競爭模式」

AI 的潛力不該只被當作「更快的計算機」。以電商產業為例：導入 AI 若只是用來「自動推薦商品」，那只是加強現有流程；但若能進一步利用 AI 深度解析消費者行為，進而精準調控庫存管理、動態訂價策略，甚至預測下一季的市場趨勢。

3. 效益量化：建立明確的 ROI 衡量標準

為了確保 AI 投資不石沈大海，企業必須制定具體的指標（KPI）與投資報酬率（ROI）追蹤機制。小編幫大家整理了三個關鍵維度：

• 成本端：AI 是否實質減少了人工處理的冗餘時間，直接降低營運開支？
• 效能端：導入後，生產週期或決策回應速度是否顯著縮短？
• 營收端：透過優化客戶滿意度，是否反映在轉換率與品牌忠誠度的提升？

「AI 不能只是技術部門的專案，而應該是整個企業的商業策略之一。」

當企業以這樣的方式思考 AI，它才不會變成一個「科技炫耀品」，而是真正能帶來競爭優勢的核心資產。

如何讓 AI 在企業中真正落地？使用者旅程法 + AI 導入藍圖，打造高效應用策略！

Andrew 一開始就拋出一個問題：「你們的 AI，是解決問題，還是增加問題？」

這句話戳中了許多企業的痛點——AI 不是為了技術而導入，而是要確實解決企業現有的問題。但問題來了，企業該如何知道 AI 應該導入在哪裡，才能發揮最大價值？這就是 「使用者旅程法」 的關鍵。

什麼是使用者旅程法？

簡單來說，就是站在 使用者的角度，分析業務流程中的每個環節，找出哪些地方最適合 AI 介入，真正提升效率。這不僅適用於外部客戶體驗，也適用於內部營運流程。

使用者旅程法如何幫助企業導入 AI？

Andrew 提出了一個簡單的方法，讓企業能夠透過使用者旅程法，找到 AI 最合適的應用場景：

第一步：繪製使用者旅程，找出業務痛點

企業應該回頭看看自己的流程，思考：哪些地方最容易出錯？哪些工作最浪費時間？

• 客服問題 → 客服回應時間是否過長？是否有大量重複性問題可被自動化？
• 供應鏈管理 → 庫存是否經常過多或過少？能否用 AI 預測需求，減少浪費？
• 人資招募 → 招聘篩選是否需要耗費大量時間？AI 能否幫助快速過濾履歷，提高匹配率？

第二步：找出 AI 最適合的切入點

確定了業務痛點，下一步就是判斷 AI 是否能有效解決。

• 客服 AI → 先從 FAQ 自動化開始，幫助降低 50% 的人工客服需求，再慢慢擴展至智能對話系統。
• 供應鏈 AI 預測 → 先透過 AI 預測特定品類的需求，驗證準確率後，再擴展至整個產品線。
• AI 人才篩選 → 先導入 AI 自動過濾不符合條件的履歷，讓人資能夠專注於高潛力候選人。

第三步：確保 AI 提升效率，而不是增加工作量

AI 導入的終極目標，是要讓企業變得更有效率，而不是讓流程變得更複雜！

• AI 應該與現有系統整合，而不是要求員工額外輸入數據。
• AI 應該讓決策更快，而不是增加額外審核步驟。
• AI 應該減少人為錯誤，而不是讓員工對新工具感到困惑。

規劃 AI 導入藍圖——從試點開始，逐步擴展 AI 的影響力

找到了 AI 的應用場景之後，接下來的關鍵是企業該如何規劃 AI 的導入，避免一次性投入太大，導致風險過高？ Andrew 提出了 「AI 導入藍圖」，幫助企業分階段導入 AI，確保每一步都值得。

AI 導入的三大階段

企業不能期待 AI 一次性改變所有業務，應該 從小規模試點開始，逐步擴展，以降低風險並提高成功機率。

第一階段：AI 試點專案（Pilot）

目標：在一個特定場景測試 AI 的真實效益

做法：

• 選擇影響層面小但潛力高的場景（如 FAQ 自動回覆、銷售數據分析）。
• 設定明確的成功指標，例如：AI 是否能讓客服工時減少 20%？AI 是否能降低供應鏈庫存錯誤率？
• 確保 AI 具有高品質數據進行訓練，以提升準確性。

第二階段：擴展 AI 應用範圍

目標：將 AI 試點成功的經驗複製到其他業務領域

做法：

• 分析試點數據，找出 AI 最高效的應用方式。
• 擴展 AI 的應用場景，例如：若 AI FAQ 有效，則擴展至智能客服對話系統，若 AI 預測庫存準確，則擴展到整體物流優化。

第三階段：建立 AI 知識庫，確保長期發展

目標：讓 AI 成為企業長期競爭力的一部分

做法：

• 累積 AI 應用成果，建立 AI 知識庫，確保 AI 能夠不斷學習與優化。
• 透過數據監測 AI 效能，確保 AI 持續產生價值，如：AI 是否能夠持續優化供應鏈預測？AI 是否能夠提升決策準確率？

三大步驟，讓 AI 不再只是紙上談兵

步驟一：先定義 AI 應用場景，而不是先買技術

• 先從企業現有流程出發，找出「痛點」與「高重複性工作」
• 確認 AI 如何在這些場景中發揮價值
• 避免為了導入 AI 而增加不必要的複雜度

例如，人資部門在篩選履歷時，AI 可以透過自然語言處理技術加速匹配適合的候選人，降低人工作業時間。但如果企業本身的招聘模式仍然過時，單純引進 AI 可能反而讓流程變得更混亂。

步驟二：用「分級」和「分階段」方式推動 AI 落地

當 AI 應用場景確立後，下一步就是如何落地。
Andrew 分享了兩個重要概念：

1. 分級（Prioritization）
   • 釐清 哪些業務流程最適合 AI 應用
   • 依據影響程度與技術可行性，決定優先導入的項目
   • 例如，客服 AI 可以先導入 FAQ 回覆，再逐步拓展至更複雜的對話場景
2. 分階段（Phased Implementation）
   • 先從小規模試點（Pilot）開始，驗證 AI 是否有效
   • 根據試點數據調整策略，確保下一階段擴展時能有明確方向
   • 逐步推廣至其他部門，確保內部適應與系統整合順利

「AI 不能一次到位，而是要循序漸進，讓組織內的人逐步適應 AI 工具，最終形成真正可持續運行的機制。」

步驟三：ROI 衡量是關鍵，企業不能只靠「感覺」做決策

許多企業在導入 AI 時，缺乏明確的 ROI 衡量標準，導致高層難以判斷 AI 是否值得長期投入。因此，他建議企業在導入 AI 時，應該設立以下指標：

• 效率提升（如處理速度、人工成本降低）
• 決策品質改善（如預測準確度、降低錯誤率）
• 營運成本優化（如減少設備維護成本、降低人力需求）
• 客戶滿意度提升（如 AI 提供的客戶支援品質）

他舉例，某企業導入 AI 進行生產線瑕疵檢測後，發現 AI 的準確率達 95%，並且每年可節省 30% 的人工成本，這就是 AI 真正帶來的 ROI。