忽視在企業中運用 AI，2025 年你可能會付出代價

在各種爆紅的誤解與過度炒作的承諾之間，很容易忽略 AI 在現實世界中的實際應用——尤其是在 AI 產業本身，企業聊天機器人已經在改變公司運作方式。

事實上，77% 的公司已經在使用或探索 AI，83% 的企業表示 AI 是他們業務規劃中的首要重點。

這篇文章將撇開雜音，深入探討 AI 在企業中的應用，以及為什麼它是推動企業成長的關鍵。

什麼是企業用人工智慧？

企業用 AI 指的是運用人工智慧技術來提升組織運作效率與價值。它用於簡化工作流程、分析數據、個人化客戶體驗，以及協助做出更明智的決策。

AI 並不侷限於單一部門，而是跨部門協助企業各團隊提升效率。

為什麼人工智慧對企業很重要？

採用率持續上升並不令人意外：麥肯錫報告指出，企業在營運中運用 AI 的比例自 2017 年以來翻倍成長，而且企業預期未來會持續加大 AI 投資。

AI 幫助企業加快工作速度、做出更聰明的決策，帶來競爭優勢。

企業常見的 AI 類型

機器學習

機器學習著重於讓系統能從數據中學習並自行做決策，而不需明確編寫規則。

這些系統不是遵循固定規則，而是從大量數據中找出模式，逐步提升預測能力或偵測異常的準確度。

舉例來說，機器學習模型可以協助企業預測未來營收或偵測異常交易。當有標註過的範例（人類已分類的數據）時，效果尤其顯著，因為模型知道該找哪些特徵。

自然語言處理（NLP）

自然語言處理（NLP）讓電腦能理解和產生書面或口語的人類語言。

這讓機器能以自然的方式處理語言，並能處理非結構化輸入：像是電子郵件文字、語音指令、客服單、逐字稿、社群貼文等。

NLP 推動了多種工具，包括：

• AI 聊天機器人和虛擬助理，能處理客戶詢問或引導使用者完成任務
• 語音助理，如 Alexa、Siri 和 Google Assistant
• Gmail 或 Microsoft Word 等應用程式中的自動校正、預測文字和文法工具
• 像 Google 翻譯或 DeepL 這類翻譯服務
• 用於字幕、語音指令或轉錄服務的語音轉文字系統

結合機器學習與深度學習，NLP 能深入分析大量雜亂、非結構化的語言數據，挖掘有價值的資訊。

深度學習

深度學習是一種機器學習，利用大型多層次的神經網路，以模仿人腦運作方式來從數據中學習。這些網路由許多簡單的處理單元組成，協同辨識各種模式。

深度學習的特點是能直接從原始數據（如圖片、聲音或文字）學習，並自行理解其意義。網路中的每一層都建立在前一層之上：前面幾層可能辨識照片中的邊緣，較深層則能辨識整張臉。

因此，深度學習特別適合處理複雜任務。它被應用於臉部辨識、信用卡詐騙偵測等領域，也是許多 AI 近期突破（如自駕車）的核心技術。

生成式AI

生成式 AI 能根據現有數據學習模式，創造新的內容，例如文字、圖片、音樂或程式碼。

它運用深度學習模型，特別是大型語言模型，來理解結構與風格，然後根據提示產生原創內容。

你可能聽過ChatGPT、DALL·E或MusicLM——這些都是生成式AI的實際應用例子。

Agentic AI

AI 智能代理不僅能產生內容或回應提示，更能為特定目標採取有目的的行動。

AI 智能代理的實際應用包括：

• 監控資料流程，當關鍵指標下降時自動通知工程師
• 掃描多個行事曆，找出空檔並安排會議
• 調查各網站產品價格並提出購買建議
• 登入客服平台，升級工單並為團隊產生摘要

與依賴逐步指令的聊天機器人不同，代理型AI的特點是自主性。它能判斷需要做什麼，以及如何完成，並根據結果調整行為。

AI 在企業中的 5 大好處

1. 降低成本

導入 AI 的企業勞動成本降低 52%。

這是因為 AI 能自動處理像是資料輸入、排程、常見客戶需求等耗時工作。團隊不必再雇用更多人來處理這些事，AI 能全天候即時完成，無需休息。

2. 數據驅動的洞察

AI 能協助企業理解龐大且雜亂的數據集，不論是客戶回饋、銷售活動還是客服紀錄。團隊無需手動分析試算表或報告，AI 能自動偵測模式、找出關鍵趨勢並標示需要注意的重點。

舉個我們自己的例子。在 Botpress，我的團隊會用機器人掃描產品使用數據，挖掘銷售機會。

它會連接 Mixpanel、HubSpot 及我們內部平台，監控像 API 使用高峰或活躍用戶激增等訊號。當發現高意圖行為時，會在 Slack 上通知對應業務人員，並附上背景與建議後續行動。

你可以想像，這對人類來說幾乎不可能（而且極其繁瑣）。AI 讓我們能即時掌握關鍵時刻，快速採取行動。

3. 營運效率提升

AI 能接手重複且耗時的工作，大幅提升效率。像是自動產生報告、排程訊息、管理工作流程或自動追蹤後續，全都不需人工操作。

因此，團隊能把重心從瑣事管理轉向策略推動。難怪63% 使用 AI 的企業表示整體營運效率提升。

4. 可擴展性

隨著公司成長，工作量也會增加。但這不代表你需要急著擴編團隊。AI 可以隨著公司一同擴展。

例如，AI 潛在客戶開發能隨著詢問量增加自動擴充。無論有多少潛在客戶進來，都能自動篩選並分派給正確團隊。

AI 還能隨著公司成長，協助：

• 處理越來越多的客服單或常見問題，無需增加人手。
• 用 AI 導引和聊天機器人自動化新用戶或新員工訓練。
• 管理福利問題、特休申請或政策說明，應對不斷擴大的團隊。
• 隨著人數增加，自動處理日常 IT 問題與密碼重設。

5. 客戶體驗提升

導入速度正快速加快：Gartner 預估80% 的客服團隊將運用生成式 AI 強化客戶體驗。因為 AI 能處理大量需求、個人化互動並即時解決問題。

例如，線上零售商可部署 AI 聊天機器人，根據瀏覽紀錄推薦商品，並即時處理訂單查詢、退貨或更新運送資訊等任務。

企業導入 AI 的成本是多少？

入門級 AI 解決方案的費用

如果你想為小型企業嘗試 AI 智能代理，只需要簡單入門，市面上有免費的基本方案，也有每月 30 至 90 美元的升級選擇。

這些入門方案通常提供基礎自動化和簡易分析功能。無論是潛在客戶開發機器人、客服助手或簡單的人資助理，都是低成本嘗試 AI 的好方法。

中階 AI 解決方案的費用

如果你需要更進階的功能，中階 AI 方案通常每月約 200 至 1,000 美元，具體價格視功能而定。

這些方案通常支援更進階的應用情境，例如自訂工作流程、更深入的分析、與第三方工具整合，以及更高的使用上限。

企業級 AI 解決方案的成本

在企業端，價格通常從每年 15,000 美元起，並會根據規模和客製化需求而提高。

這些方案通常包含進階分析、稽核紀錄、自訂 SLA 以及技術專家的專業支援等服務。

AI 在企業中的應用

行銷

行銷人員可以透過 數位行銷 AI 助理，加快行銷活動的規劃與執行效率。這讓團隊能更有效率地工作，並為客戶帶來更貼近需求的體驗。

以下是 AI 如何改變現今行銷方式：

• 利用模型預測客戶行為，例如流失或轉換的可能性，讓團隊能在關鍵時刻介入或加強行動
• 大規模產生並個人化內容，針對不同受眾群體量身打造
• 分析即時行為（如網站活動、活動參與度、產品使用情形）來建立受眾分群
• 自動化 A/B 測試，根據即時表現優化 CTA 與時機
• 運用歷史數據預測行銷活動成效，在活動上線前就能估算參與度與投資報酬率

銷售

AI 透過分析行為數據，協助業務預測哪些潛在客戶最有可能成交。像 銷售聊天機器人 這類工具會為潛在客戶打分，協助業務優先處理高意願名單，減少無效追蹤，把時間花在最有價值的客戶身上。結果就是縮短銷售週期、提高成交率。

AI 可以多方面協助銷售團隊：

• 根據行為、適配度與意圖，自動為潛在客戶評分與排序
• 自動記錄互動並追蹤交易進度，讓 CRM 保持最新
• 分析使用模式與購買紀錄，找出加購或交叉銷售的機會
• 預測流失風險或成交機率，協助業務聚焦重點
• 根據交易階段、過往結果與買家行為，推薦最佳後續行動，例如何時跟進、發送什麼訊息
• AI 潛在客戶開發自動篩選名單並分派給合適團隊

舉例來說：Waiver Consulting Group 部署了一個 AI 助理，能主動接待網站訪客、預約諮詢並同步行事曆，三週內諮詢預約提升 25%。

資安

AI 在資安領域扮演關鍵角色，能即時偵測並回應威脅。它會監控網路活動，發現異常模式（如網路釣魚或未授權存取），並在問題發生時即時警示。

AI 能偵測細微異常並適應新型攻擊手法。它能降低誤報率，並可自動啟動防護措施，在人員介入前將損害降到最低。

根據 Ponemon Institute 調查，70% 的資安專家認為 AI 對於偵測過去無法發現的威脅非常有效。

人力資源

在人資領域，AI（尤其是 人資聊天機器人）能有效處理日常大量重複問題，例如「我還有多少特休？」或「新進文件在哪裡？」員工無需等待回覆，能即時獲得答案。

在 Botpress，我們就用一個叫 Harry Botter（沒錯，真的是這個名字）的 Slack 機器人，作為 24 小時的人資助理。它協助團隊查詢政策、薪資日曆、入職提醒等，幫我們省下大量時間，也讓大家工作更順暢。

庫存管理

AI 透過分析庫存水位、需求趨勢與採購模式，協助管理庫存。它能在問題發生前提醒團隊，預防庫存過多或缺貨。

舉例來說，Zara 利用 AI 監控全球時尚趨勢並快速調整生產，銷售額提升 7%。

客服

AI 正在改變客服模式，提供 24 小時即時且精確的協助。它能自動處理常見問題並自主解決客訴，帶來更快回應、更少積壓，以及更高的顧客滿意度。

與傳統機器人不同，客服 AI 聊天機器人能理解意圖、查詢知識庫並完成任務。隨著互動次數增加，它會學習並提升回應速度、準確度與顧客體驗。

以健康教練平台 Able 為例，導入 AI 聊天機器人處理日常客服後，人工客服案件減少 65%，每年節省超過 5 萬美元支出。

財務與會計

在會計領域，AI 能自動處理發票、費用分類等工作，自動標記異常並降低人為錯誤，加快月底結帳流程，讓團隊能專注於更高層次的分析。

在財務領域，AI 支援更具策略性的工作。它能預測現金流、模擬不同財務情境。財務團隊無需再手動彙整試算表，透過 財務聊天機器人即可自動取得關鍵指標。

營運

AI 透過自動化文件處理、資料輸入等重複性工作，提升營運效率。它讓工作流程持續推進，無需人工介入，讓營運團隊能專注於流程優化。

以 Botpress 為例，我們利用 AI 問卷機器人處理內部回饋。它會掃描回應、偵測語氣與情緒模式，並產生結構化摘要，將原本需花數小時的人工整理縮短為幾分鐘即可完成。

AI 在企業的未來發展？

AI 正在改變我們的工作方式。未來的工作將更重視策略、創意、批判性思考與協作等高價值技能。在多數職位中，AI 將成為輔助夥伴，提升生產力與決策效率。

這樣的轉變意味著工作型態將有所不同。AI 不再只是專家專用，而是會內建於大多數專業人士日常使用的工具中。

同時也出現了新的 AI 專業職位，例如提示工程師與 AI 運維專家。世界經濟論壇預估，到 2025 年將創造 9,700 萬個 AI 相關職缺。

適應這波變革，需要培養數據素養與 AI 工具應用等新技能。就像網際網路一樣，AI 正在重新定義現代職場的專業能力。

AI 在企業應用的倫理考量

隨著 AI 在企業中越來越普及，也帶來了倫理挑戰，例如如何保護用戶隱私、避免決策偏見，以及在出錯時確保問責。

這不只是後端問題：根據 IBM 研究，85% 的消費者認為企業在運用 AI 解決現實問題時，應將倫理優先考量。

負責任地處理資料，首先要有明確的資料蒐集、儲存與使用政策。這代表要公開透明地說明蒐集哪些資料、取得適當同意、限制存取權限，並利用匿名化技術保護用戶身份。

AI 偏見並非無中生有，通常來自有偏差的訓練資料或模型假設有誤。為避免這些問題，企業應審查資料來源、定期測試模型公平性，並讓多元團隊參與開發流程。監控工具也是及早發現與修正偏見的關鍵。

最終，了解 AI 的限制，是打造既有效又合乎倫理的 AI 系統不可或缺的一部分。

8 款最佳企業 AI 工具

1. Botpress

如果你想打造 AI 聊天機器人或自動化工作流程，Botpress 是專為此設計的領先 AI 助理開發平台。

它遠不只是一個簡單的聊天機器人。無論你想減少客服量、簡化重複性工作，還是優化內部流程，Botpress 都能提供靈活且強大的解決方案。

內建分析、除錯工具與視覺化流程編輯器，讓團隊即使沒有大型開發團隊也能快速上線與迭代。

‍‍主要功能

• 視覺化流程編輯器
• 自然語言理解（NLU）
• 多渠道支援
• 內建整合庫
• 內建分析與除錯工具

方案價格

Botpress 提供免費方案（含核心功能），付費方案則從 89 美元起，最高至 495 美元，適合大型團隊。

2. Lucidchart

如果你正處於規劃階段，想在開始建置聊天機器人之前先規劃其運作方式，Lucidchart 是你的首選工具。

這是一款直覺式的圖表應用程式，讓你能用拖放工具輕鬆繪製聊天流程、決策樹和技術工作流程。它非常適合用來視覺化邏輯、發現潛在問題，並在早期階段獲得團隊回饋，完全不需要寫程式。

‍‍主要功能

• 拖放式流程圖編輯器
• 用於使用者旅程、邏輯圖與系統架構的範本
• 即時協作與留言功能
• 輕鬆嵌入與分享

方案價格

Lucidchart 提供免費方案（基本功能），付費方案個人版每月 7.95 美元起，團隊版每位用戶每月 9 美元起。

大型組織如需進階功能與整合，也可洽詢企業專案報價。

3. Coveo

Coveo 利用 AI 驅動的搜尋與推薦，協助企業提供更聰明、更個人化的數位體驗。

無論你經營的是電商網站還是支援入口，Coveo 都能運用機器學習，在用戶需要時即時呈現最相關的內容。

對於擁有大量商品目錄或複雜顧客旅程的企業來說，這特別有價值。

Coveo 能即時調整搜尋結果與推薦內容，提升資訊可找性、增加互動率，並在無需人工操作下帶動更高轉換率。

‍‍主要功能

• 智慧搜尋
• 產品推薦
• 個人化引擎
• A/B 測試與分析
• 整合

方案價格

Coveo 提供免費試用，但價格未公開。企業需聯繫銷售團隊，根據需求取得專屬報價。

4. HubSpot

HubSpot 一直是管理銷售與行銷的首選平台，現在也內建 AI 功能，進一步提升團隊現有的工作流程。你無需大幅更換現有系統，就能將 AI 疊加到既有流程中。

AI 工具協助潛在客戶篩選、會議排程、內容產生與 CRM 自動化，非常適合想輕鬆導入 AI 的團隊。

‍‍主要功能

• 整合式 AI 代理人，協助潛在客戶篩選與排程
• CRM 自動化，減少人工作業
• 銷售、行銷與服務的統一工作流程
• 報表與分析，追蹤績效表現

方案價格

HubSpot 提供免費方案讓用戶入門，付費方案每月 20 美元起。

專業版與企業版包含更多進階功能，依使用量與團隊規模最高可達每月 3,600 美元。

5. Yellow.ai

Yellow.ai 是專為需要可擴展、多語言聊天機器人的大型組織設計的 AI 自動化平台。

其無程式碼／低程式碼編輯器讓非開發人員也能輕鬆上手，並透過預設範本與整合，團隊可快速推出符合需求的機器人。

Yellow.ai 非常適合希望大規模簡化客服並降低營運負擔的企業。

‍‍主要功能

• 預設聊天機器人範本與整合
• 支援 100 多種語言
• 活動管理工具
• 洞察與分析儀表板

方案價格

Yellow.ai 提供免費方案，包含 1 個機器人、2 個通道、1 個自訂 API 及 1 個啟用中的行銷活動。

企業方案包含無限數量的機器人、通道、API 等功能，價格依據企業的具體需求而定。

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant 是一個專為客戶服務打造的對話式 AI 平台，可建立虛擬助理與語音助理。

它運用大型語言模型，從客戶互動中學習，目標是提升問題解決效率並縮短顧客等待時間。

與傳統聊天機器人不同，watsonx Assistant 能查詢知識庫、主動釐清問題，或在需要時轉接真人客服。它可彈性部署於雲端或本地環境。

此平台也支援語音功能，可整合進電話客服系統。

‍‍主要功能

• 智能代理人協助
• 整合人工智慧，提升顧客理解力
• 可與現有工具多元整合
• 強化安全措施
• 可視化編輯器，輕鬆打造聊天機器人，無需大量程式碼

方案價格

IBM Watson Assistant 提供 Lite 免費方案、Plus 方案每月 140 美元起，以及可自訂的企業級定價。若需更多整合、每月活躍用戶（MAU）或資源單位（RU），則需額外付費。

7. Kore.ai

Kore.ai 提供多功能 AI 聊天機器人平台，適用於企業與中小型企業。

該平台主打無程式碼設計，讓用戶無需寫程式即可打造智慧虛擬助理（IVA），同時也提供低程式碼選項以進行更深度自訂。

Kore.ai 也重視安全性與合規性，這對銀行、醫療等敏感產業至關重要。

此平台能靈活應用於各行各業，協助企業簡化流程並提升客戶互動體驗。

‍‍主要功能

• 支援超過 120 種語言與通路
• 多產業預建機器人
• 進階對話管理功能

方案價格

Kore.ai 提供免費試用，讓企業評估平台功能。

付費方案包含標準版與企業版，價格依企業需求客製。企業版可享不限通知、對話、常見問答，並將請求速率上限從每分鐘 200 提升至 1,200。

8. LivePerson

LivePerson 的聊天機器人具備語音與訊息功能，並可與其他通訊管道整合。

其聊天機器人應用程式具備擬人化對話、先進對話式 AI、生成功能與語音 AI，全部運行於 Conversational Cloud 上，能將網站訪客的語音對話數位化。

LivePerson 與第三方合作，支援全通路對話套件，讓你的機器人能透過 Avaya 與 Amazon Connect 連接資料。

‍‍主要功能

• SSO 單一登入
• 多語言支援
• 多通路部署
• 內建安全工具

方案價格

LivePerson 提供兩種收費方案，與其他平台不同的是，它是依解決案件數計價，而非依座席或分鐘等附加項目。價格也會因是否僅使用 Conversational Cloud 或搭配生成式 AI 功能而異。

如需具體價格，請聯繫 LivePerson 銷售團隊。

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常見問題

我怎麼知道我的企業現在是否適合導入 AI？

如果你的企業有明確且會耗費時間或金錢的問題、有足夠與該問題相關的數位資料，並且願意嘗試新工具、訓練團隊，即使只從一個應用場景小規模開始，也已經準備好導入 AI。

AI 只適合科技公司嗎？傳統產業也能受益嗎？

AI 並非科技公司的專利，像製造、零售、醫療、物流等傳統產業也能透過 AI 優化供應鏈、預測維修、個人化顧客體驗或偵測詐騙，讓各行各業都受益。

在商業情境下，AI、機器學習與自動化有什麼不同？

AI 是讓機器模仿人類智慧的廣泛領域，機器學習是其中一個分支，讓系統能從資料中學習、隨時間進步而無需明確編程，而自動化則是指讓重複性工作自動執行，無需人工介入。

在企業導入 AI 會不會取代員工？

在企業導入 AI 並不一定會取代員工，反而常常能讓團隊擺脫重複性工作，專注於策略或創意任務，讓人與 AI 協同合作。

要有效運用 AI，需要哪些資料？

要有效運用 AI，你需要與業務問題相關的結構化或半結構化資料，例如客戶互動紀錄、銷售資料、客服單或產品資訊，並確保資料乾淨且一致，這樣 AI 工具才能學習模式並提供準確結果。