把產業裡最重要的判斷力,變成 AI 可以穩定放大的能力

不是賣 AI、不是賣人力。我們用 25 BPO 實戰經驗,打造可預期成功的 AI 客服與客戶經營服務製程。

已驗證的 產業服務模板,不是從零摸索

Human-in-the-loop,AI 放大效率、人守住風險

可量化 KPI:自動化率、品質、轉換、滿意度

適用於客服、導購、技術支援與高風險服務場景

為什麼多數 AI 客服,最後都卡在「不能放心用」?

AI 很聰明,但品牌不敢全放手

自主學習很快,但一出錯就是公關或法遵風險

工具很多,但沒有一套能穩定營運的流程

客製太多,導入慢、成效不可預期

企業真正要的不是「最聰明的 AI」, 而是 可以被治理、被預期、被放大的 AI 服務能力。

AI BPO 模組化架構

我們的 AI BPO 解決方案採用模組化設計,確保系統的高度彈性與可配置性。這不僅加速了部署時間,也使得企業能夠根據特定產業需求,快速調整並優化其業務流程。

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模組化設計

靈活組合,適應多變業務需求。

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模組化設計

靈活組合,適應多變業務需求。

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快速部署

縮短上線時間,迅速產生價值。

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快速部署

縮短上線時間,迅速產生價值。

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持續優化

透過數據驅動,不斷提升效能。

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持續優化

透過數據驅動,不斷提升效能。

產業服務模版如何啟動你的 AI BPO

Step 1
選擇產業模組

不是從零設計,而是套用已驗證的服務模組

Step 2
選擇服務體驗模組

此模組根據同產業數據回饋,讓模組持續升級

Step 3
模組內微調

只調品牌語氣、系統串接與少量流程差異

Step 4
模組治理運行+持續優化

模組內 KPI、風險點與人機分工已預先定義

第一波 AI BPO 產業模組包

導購、會員、轉單、高風險話題

美妝 / 零售 / 電商

法遵、資安、即時質檢、可回溯

大型品牌 / 高專業服務

問題排除、報修、工單、Chat ↔ Call

3C 家電/ SaaS / 技術支援

我們最適合這樣的團隊

適合

有規模、但不想無限擴編

重視品牌與風險

想要長期營運,不是 PoC

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