策略性聊天機器人導入的7個步驟【2025】

你正在考慮部署聊天機器人嗎？

你很幸運。

我們已協助企業部署超過75萬個AI代理人（沒錯，是真的）。

所以我們非常熟悉，什麼樣的專案能讓聊天機器人成功落地。

使用企業級聊天機器人是熱門話題——而且理由充分。聊天機器人已成為品牌成長最快的溝通管道。

正如Accenture首席技術暨創新長Paul Daugherty 所說：「競爭環境將變得更加激烈，沒有運用AI和數據來推動創新的企業，將會處於劣勢。」

換句話說，如果你沒有積極運用AI，你就會被甩在後頭。

但這並不容易。企業在聊天機器人部署上常犯許多錯誤。事實上，這是一個複雜的軟體專案，你的團隊必須投入足夠資源。

讓我帶你了解我們客戶成功團隊為企業級聊天機器人客戶所採用的步驟。

1. 評估AI專案的策略對齊

你的第一步，應該是釐清聊天機器人如何與公司現有的策略目標對齊。

我們常看到這個錯誤：「我們需要聊天機器人，因為AI在我們的發展藍圖上。」

單純為了AI而AI，無法帶來成功。這樣開始沒關係——但你要搞清楚它的意義。

幸好，只要你有策略目標，這並不難做到。

確認策略目標

你可以先列出公司的策略目標（如果沒有現成文件的話）。

目標可能包括：

• 提升效率與生產力
• 提升顧客體驗
• 降低成本
• 加強法規遵循
• 強化決策品質

評估AI對策略目標的貢獻

一旦相關人員對公司目標達成共識，你就可以進行簡短的審查，找出AI投資如何具體影響這些目標。

我們的客戶成功團隊經常這麼做。幾乎每天都在做。

他們將這個對齊審查拆解成6個問題，讓你的團隊可以一起討論。

1）問題識別

請問：AI要解決哪些具體問題或抓住哪些機會？

舉例來說，我們曾協助一間全球2000大科技公司，他們每年生產力明顯下滑。

他們找出了五個主要影響生產力的環節：員工體驗與參與、內部技術支援、全球知識管理，以及客戶導入流程。

透過正確的問題識別，他們能夠自動化資訊傳遞與服務提供，改善這些流程中的生產力下滑。

2）財務影響

請問：導入AI的財務影響為何？如何衡量投資報酬率？

將成本與節省及效率提升進行比較，可以清楚分析財務影響。

例如，我們看到一家物流公司，在向管理階層提案前，預估了導入AI路線最佳化的投資報酬率。

（他們發現，初期投資在第一年就因油耗降低20%而回本。）

3）風險管理

請問：有哪些潛在風險？如何降低這些風險？

舉例來說，一家醫療機構在AI導入計畫中，將資料隱私列為主要風險。他們制定了強化加密機制與員工訓練計畫，確保病患資料安全。

4）實施可行性

請問：AI部署的時程為何？需要哪些資源？

例如，我們有一位客戶發現，分階段、為期18個月的導入，加上反覆測試與調整，對於AI驅動的客服聊天機器人的成功至關重要。

5）文化與組織契合度

請問：AI會如何影響組織文化與員工角色？

以某汽車公司導入AI預測性維護為例。

他們進行了大量訓練與工作坊，確保員工能適應新技術，讓轉型更順利、員工參與度更高。

6）技術與資料準備度

請問：現有技術基礎與資料是否已準備好導入AI？

某電信公司發現，他們現有的資料分散且不一致。

他們在AI部署前，進行了全面的資料清理與整合，確保AI模型能取得可靠且完整的資料集。

2. 進行AI準備度評估

你的公司想導入AI——但真的準備好了嗎？

AI準備度評估能幫助你的團隊找出在投資AI前需要加強的地方。

我們看到很多公司，在還沒真正準備好前就開始花錢。

所以，請透過正式評估，為成功打下基礎。

1）策略

在啟動AI專案前，必須有明確且一致的策略，與整體業務目標相符。

這包括定義你希望用AI解決的具體問題、找出潛在應用場景，並了解對業務的預期影響。

完善的策略應該描繪AI整合的長遠願景，包括在組織內擴展AI計畫的路線圖（這部分我會在下方協助你）。

確保有堅強的領導承諾，並讓AI專案與業務目標策略對齊。

策略缺口分析問題：

• 誰負責公司的AI策略？
• AI計畫是否與策略目標一致？
• 是否有擴展AI至全組織的路線圖？

2）基礎設施

強大且可擴展的基礎設施，包含AI開發、部署與維運所需的技術基礎。

基礎設施應支援AI模型的開發、測試與部署所需的工具與平台。關鍵組成可能包括運算能力、儲存空間與網路資源。

投資合適的基礎設施，能確保組織應付AI運算需求，並隨需求擴展營運。

基礎設施缺口分析問題：

• 組織是否有足夠且專用的GPU資源？
• 這些資源是否可用並整合於AI工作負載處理？

3）資料

評估資料準備度，指的是檢視訓練與部署AI模型所需資料的可用性、品質與可存取性。

這包括資料管理實務與資料治理政策，不僅適用於初始部署，也涵蓋後續的維護。

這也包含將同步到您的 AI 解決方案的所有知識庫。只要為 AI 智能代理提供高品質的資料輸入，就能避免「垃圾進，垃圾出」的情況發生。

資料缺口分析問題：

• 現有的資料是否足夠訓練並部署 AI 智能代理？
• 資料是否可用且可存取？
• 資料管理實務是否為最新？
• 資料治理政策是否為最新？
• 是否有計畫持續更新 AI 智能代理將使用的知識庫？

4）治理

有效的治理對於管理 AI 部署的倫理、法律與營運層面至關重要。健全的治理有助於降低風險、建立對 AI 系統的信任，並推動 AI 的永續應用。

這個步驟包括建立政策與框架，以確保 AI 的負責任使用、資料隱私，以及符合法規要求。

治理架構應包含明確的資料使用指引、模型透明度與問責機制。

此外，團隊還應建立監控與評估 AI 效能的機制，以確保其符合組織目標與倫理標準。

治理缺口分析問題：

• 專案的各個面向由誰負責？
• 是否有 AI 使用與資料隱私的政策與框架？
• 領導層是否有強烈的承諾推動 AI 專案？

5）人才

您的組織是否具備完成並維護 AI 專案所需的技能與專業知識？

這可能需要辨識技能缺口，並視需要進行培訓或招募。

否則，也可以考慮聘請合作夥伴協助開發。這個選項我會在下方再多說一點。

人才缺口分析問題：

• 這個 AI 專案在開發與業務部署上需要哪些技能？
• 現有員工是否具備這些技能？現有員工能否透過外部資源學習 AI 開發與部署？
• 如果不行，內部招募還是與合作夥伴合作，哪一種更符合公司的願景與需求？

6）文化

雖然 AI 解決方案通常以技術為主，但人的因素同樣重要。

不是所有組織或員工都願意接受 AI，這會影響您的投資報酬率。

評估您的組織文化，確保大家有意願接受並適應 AI 技術。這包括評估領導層的支持、員工對變革的開放態度，以及與 AI 創新的一致性。

許多員工或部門常會對 AI 感到威脅。考量到招募成本與當前人力短缺，組織可以明確表達 AI 是用來提升產出，而不是取代員工。

文化缺口分析問題

• 組織文化是否願意積極導入 AI？
• 所有關鍵領導角色是否都願意擁抱 AI？
• 如果有猶豫，原因是什麼？這些擔憂是否有根據？
• 組織要如何讓 AI 成為員工的正面助力，並正確傳達這一點？

3. 組建聊天機器人團隊

誰要來負責您的聊天機器人專案？？？

這看似顯而易見，但對我們許多客戶來說，這始終是一個持續的問題。

最佳做法是明確分配責任（就像其他專案一樣）。而且由於聊天機器人專案通常複雜且長期，您很可能需要將其拆分成多個角色。

如果您是一人小型企業要打造 AI 智能代理——沒問題，能做多少就做多少。

如果您有資源，以下是一些分工建議。

關鍵角色

聊天機器人專案有三個關鍵角色：決策高層、專案經理與開發人員。

根據專案規模，可能一個人身兼三職（祝好運），也可能有整個開發團隊參與。

決策高層負責制定策略基礎，確保專案獲得必要的支持。他們可能會爭取預算、建立績效指標，並推動組織內部支持。

專案經理負責專案的日常推進。他們管理專案流程、設定時程、辨識風險、控管範疇，並協調跨部門溝通。

最後但同樣重要的，開發人員負責實際建置解決方案。他們處理所有技術層面：實作業務邏輯、整合現有系統、優化效能。

即使只有兩人團隊，也要明確劃分各自的責任。

如果專案較複雜，還有其他角色可以考慮分配。

其他角色

法規怎麼辦？如何以專業態度服務病患？怎麼讓用戶真的使用機器人？

沒錯，AI 部署比你想像的還要多面向。

同樣地，這些角色對於大型專案（或像金融聊天機器人、醫療機器人這類嚴肅應用）更為重要。

這些角色可以由單一個人負責、分配給關鍵角色之一，或由多人共同承擔。

• 品質保證： 提供組織經驗，確保聊天機器人符合產業標準
• 對話設計師： 設計清楚且有吸引力的對話內容
• 資料分析師： 將聊天機器人的需求與成果轉化為投資報酬率的衡量
• 資安專家： 確保資料保護措施到位
• 法規遵循專員： 遵守相關法律與規範
• 行銷專員： 向用戶傳達聊天機器人的存在與用途
• 網站與系統管理員： 維護伺服器與容器

4. 選擇聊天機器人解決方案

您可能已經選好技術解決方案。

但如果您的團隊還在探索階段，目前有三種聊天機器人工具可以考慮。

根據您選擇的類型，AI 專案的規模與能力會有很大差異。

自行開發或開源

自行開發選項需要您自行研究、設計、製作原型、建置、測試、設定、部署、主機維運、支援與持續優化。

這可以從零開始，但大多數開發者會利用各種開源資源，從基礎打造智能代理。

這個選項提供最大程度的控制與客製化，能精準滿足企業的特定需求。

然而，這種方式需要大量的開發資源、技術專業與維護投入。

可擴充平台

平台介於封閉式方案與自行開發之間。

這些聊天機器人平台通常提供 CSM 指導與專業知識、主機服務、資訊安全、開發支援，以及預先整合的功能，協助您更順利設計與設定解決方案。

可擴充平台提供類似路由器的功能、高度可設定的層級與整合能力。雖然仍需一定技術能力進行設定與客製化，但能加速部署並提升彈性。

這類平台能在客製化與易用性之間取得平衡，比其他選項更容易在不同部門或業務流程間擴展。

封閉專有解決方案

許多封閉式解決方案是垂直領域專屬（例如客服聊天機器人公司，或社群媒體聊天機器人平台），或僅提供複製貼上的通用型聊天機器人。

只要這些方案符合關鍵需求、能無縫連接現有系統，且廠商的發展藍圖與組織目標一致，這些方案在部署與維護上都能非常具成本效益。

然而，雖然封閉專有解決方案實施速度較快，但也會帶來擴充性有限、應用場景受限、可能被廠商綁定、難以因應獨特業務需求，以及與其他系統整合能力有限等取捨。

‍

5. 選擇聊天機器人合作夥伴（可選）

不是每家公司都能自行開發聊天機器人。也許你們只有五人團隊，資源有限，或是你想要一個超越團隊能力範圍的複雜 AI 助理。

不論原因為何，選擇外部合作夥伴有幾個好處：

• 你不需要自行購買軟體
• 時程能大幅縮短
• 他們已有相關經驗與專業
• 如果你們缺乏內部專業，這樣做也可能更具成本效益

我們有一份相當完整的AI 合作夥伴與自由工作者名單——但無論你選擇哪種方案，請務必找到熟悉該解決方案（最好也熟悉你的產業或應用場景）的合作夥伴。

強大合作關係的關鍵

就是明確的 SLA（服務水準協議）。就這麼簡單。

SLA（服務水準協議）應明確定義交付內容，包括重要里程碑、時程與成功指標。

你也應該明確規範系統可用率、回應時間與問題解決要求。

最後，您應該有一套退出策略。合作結束後，知識移轉、智慧財產權以及系統存取權限要如何管理？誰負責後續維護？這些都應事先簽訂協議。

6. 規劃實施計畫

我們在部署 AI 聊天機器人時，非常推崇「Crawl-Walk-Run」分階段法。

我們對客戶用，內部也用——這是我們實施策略的指引。

讓我們逐步拆解每個階段。

階段一：Crawl（起步）

目標：建立專案基礎，解決當前業務需求。

從簡單的 AI 解決方案著手，處理基本且高影響力的任務。例如，部署聊天機器人來回應常見問題（FAQ）並提供基礎客戶服務。

這個階段的重點是收集資料。使用者都在詢問什麼？有哪些動作對他們來說會有幫助？

這階段的關鍵就是快速獲得成果，展現價值。

（而且記得先小規模試行你的方案，收集數據後再全面推廣。）

階段二：Walk（成長）

目標：根據收集到的數據，逐步提升 AI 能力。

現在利用第一階段的數據，優化並擴展聊天機器人的功能。

建立更進階的工作流程，刪除讓使用者流失的多餘對話內容。持續迭代，提升準確度與效能。

階段三：Run（擴展）

目標：將 AI 完整整合進公司營運，並擴大規模。

當 AI 深度融入公司營運流程時，你就知道已經進入最後階段。

當然，聊天機器人專案永遠沒有「完成」的一天。就像任何軟體一樣，這是一項隨著不斷優化而越來越好的長期投資。

當你已經在大部分有潛力的領域擴展後，請確保團隊有回饋機制，持續學習。隨著新數據與業務需求變化，你需要持續更新與再訓練模型。

7. 衡量成效

衡量成效常常被忽略——但這是最重要的一環。投資必須有回報。

我們將討論 KPI（為聊天機器人設定成功目標）與 ROI（衡量這些成果）。

關鍵績效指標（KPI）

你的 KPI 應在 AI 助理專案一開始就訂定。每一項都要能對應到 AI 助理要解決的策略目標。

你的 AI 助理 KPI 應該：

• 簡單明瞭
• 涵蓋短期與長期成果
• 使用可量化的結果，例如明確的百分比
• 包含基準比較，清楚呈現「前後」差異

每個 KPI 都應與具體金額掛鉤。不能只說專案每週能「省下 10 小時」，要計算AI 投資每月或每年能省下多少成本，並考慮這 10 小時的人事費用。

從小做起，再逐步擴大

雖然一開始就想讓機器人發揮最大效益很誘人，我們的客戶成功團隊建議先追求最低限度的 ROI，再逐步擴大。

專注於逐步提升。當機器人在初期任務上證明有效後，再逐漸擴大範圍——這樣你就能降低風險，最大化長期成功。

KPI 範例

聊天機器人 KPI 會是什麼樣子？

如果你想衡量導入與互動率，KPI 可能包括處理查詢數、回饋品質或會話時長。

如果你想衡量營收與銷售，KPI 可能是轉換率、平均加購／交叉銷售成果，或潛在客戶資格認定率。

這裡不會細談——只舉例讓你了解 KPI 應該長什麼樣。希望你的團隊已經知道什麼是 KPI。

投資報酬率（ROI）

如果你從未做過，衡量聊天機器人 ROI 可能會有許多隱藏的收益與成本。

我們整理了一份完整清單，協助你在評估 AI 專案 ROI 時考慮所有應納入的項目。

衡量投資

正確衡量 AI 投資，有助企業全面掌握其影響。

這代表不只要計算初期成本，還要納入持續維護、員工訓練，以及成功整合所需資源。

這裡不會列出完整清單，但我寫了一份聊天機器人策略實施完整 PDF 指南——你可以在那裡看到所有投資評估要點。

衡量回報

用 AI 助理衡量業務成效，首先要將回報與其具體應用場景對齊。設計用於潛在客戶開發的 AI 助理，其影響會與用於內部人資流程的完全不同。

為了最大化價值，請引導團隊系統性評估 AI 助理可能影響的每個領域，並優先處理最有機會產生可衡量成果的部分。

這部分我在上面連結的指南中有更深入說明，這裡就不贅述了。

為你的公司部署最合適的聊天機器人

我們已經部署了數十萬個聊天機器人——而我們擁有市面上最靈活的 AI 助理平台。

Botpress 提供一系列預建整合、豐富的教育資源，以及專家建構者合作網絡。

立即開始打造，完全免費。

常見問題

1. 什麼是聊天機器人實施的「Crawl-Walk-Run」方法？

聊天機器人實施的「Crawl-Walk-Run」方法是一種分階段策略：先從簡單、聚焦的應用場景（Crawl）開始，根據用戶回饋擴展功能並優化（Walk），最後全面擴展到團隊或多個應用場景（Run）。這種分階段推廣有助於降低風險，並在每個階段驗證成效。

2. 我可以先部署聊天機器人，之後再改進嗎？

可以，你可以先用最基本的功能部署聊天機器人，之後再持續改進，這通常也是最有效率的做法。以明確且高價值的應用場景啟動，有助於收集真實用戶回饋，並根據實際使用數據持續優化，而不是憑空假設。

3. 為什麼我需要聊天機器人策略，而不是直接上線一個機器人？

你需要一套聊天機器人策略，才能讓機器人的功能與你的業務目標、目標用戶以及營運流程相契合。沒有策略，聊天機器人常常因為缺乏明確方向，或無法與現有系統或團隊良好整合，而表現不佳。

4. 哪些跡象顯示聊天機器人不適合我們的業務？

如果你的業務需要處理情感性或法律敏感的對話，必須仰賴人的判斷，那麼聊天機器人可能不是最佳解決方案。此外，如果你缺乏乾淨的數據或明確的工作流程，聊天機器人也可能無法發揮應有的價值。

5. 我應該多久評估與更新一次聊天機器人的效能？

你應該至少每月評估並更新一次聊天機器人的效能，特別是在上線後的前三到六個月。經常性的檢視有助於根據用戶回饋與對話分析持續優化，提升互動成效。