智能對話式訊息中心，採用 Flow Engine 和 NLP 技術，快速學習知識，畫布可視化介面、多關卡設定多樣化對話模式。
在這篇文章中，我們綜合國內外最新研究與品牌客戶的需求和經驗，整理出AI內部協作與外部溝通企業可能的27種應用場景，希望能與我們的客戶夥伴共創AI的潛能，加速並提升數位轉型的成功機率。
跟AI的關係不在取代，而在協作，透過緊密協作提升工作品質與生產力。
哈佛商學院教授 Karim Lakhani
在這篇文章中，我們綜合國內外最新研究與品牌客戶的需求和經驗，整理出企業與AI協作在對內管理與對外溝通的27種應用場景，希望能與我們的客戶夥伴共創AI的潛能，加速並提升數位轉型的成功機率。
自從大型語言模型ChatGPT發布以來，短短幾個月的時間已經掀起全世界的生成式AI(Generative AI)浪潮，尤其在自然語言生成、問答、文本摘要、機器翻譯等領域的應用，帶來了生產力變革。即使此模型還處在新生階段，就展現出巨大的潛力，以高標通過美國律師考試、MBA考試、及工作申請進入短名單等，其對海量知識的靈活運用，更產生取代白領工作者的聲浪。
近年來投入生成式AI研究的哈佛商學院教授Karim Lakhani就在受訪中評論，AI就像一套鋼鐵戰服，雖然能力超群，人類要如何駕馭這股超能力才是重點；「跟AI的關係不在取代，而在協作，透過緊密協作提升工作品質與生產力。」
網訊在近幾年，就推出以獨家AI技術為核心的智能客服機器人，在亞太區成功導入100+以上的旗艦級企業客戶，尤其在家電、智慧移動、零售產業的成功案例更是獨家取得台灣多項專利與媒體成功案例的報導，在我們全通路AI機器人協助下，已經成功翻倍了客服產能，提升案件處理效率、解決因業務擴張而擴大的客服人力成本的議題。
我們也很好奇在這場AI變革下，如何協助客戶夥伴運用AI的超能力，因此綜合國內外最新研究與品牌客戶的需求和經驗，整理出AI內部協作與外部溝通企業可能的27種應用場景，希望能與我們的客戶夥伴共創AI的潛能，加速並提升數位轉型的成功機率。
目前在市場上相關應用已經如雨後春筍般萌芽，主要分成企業內部協作與直接應對顧客兩種形式，內部協作部分主要可以分成銷售與行銷、營運與客服、IT與工程、內部員工流程優化，4大面向應用：
(詳細內容可參考下方表格整理，內容摘要自McKinsey研究報告，並加入我方專業觀點。
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因此引進AI協作，將在各個層面擴大與加速企業的生產與創新能力。
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建立輔助銷售聊天機器人：協助潛客了解產品、挑選，並根據顧客輪廓推出個性化的優惠或不同網頁內容。 | | 編寫代碼與文檔：加速與規模化程式開發，像是將簡易JavaScript代碼轉換成Python | 優化內部溝通：自動化回復郵件訊息、文句翻譯、改變文字或訊息的語氣。 |
生成行銷/銷售素材：撰寫包含文字、圖片、影音等素材的行銷或銷售文本 | 辨識產品錯誤、瑕疵：透過分析圖片提供說明。 | 產出合成資料：用以提升大型語言模型訓練的準確性 | 建立商業簡報：藉由提示詞(Prompt)生成，將文本視覺化。 |
提供市場趨勢與目標市場的建議 | 簡化客服流程：藉由分析摘要顧客回應，對比內部知識庫給出相應建議。 | 建立員工個人化的訓練內容，並根據角色、工作內容、績效等條件設定。 | |
| 評分客服的案件品質，協助管理者更有效即時監督 | 綜合摘要：線上會議、溝通文本等 | |
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辨識利益相關的條款：通過文件的比較及分析，辨識出與權益相關之條款，如罰款或欠款 |
表格1：企業4部門AI協作場景應用，點選這邊免費下載27種全場景應用指南表格!
在AI直接應對顧客的場景，主要能分成銷售與行銷、運營與客服的應用：
因此，直接應用AI作為一線接待顧客的智能機器人，將能直接提升問題解決能力，提升顧客滿意度，並解放客服人員產能，專注處理升級複雜的案件。而在銷售場景上，也能實現個性化推薦進而促成交談後的下單轉換。
儘管引進智能機器人對於企業來說有顯著優勢，現階段由於生成式AI仍在初始發展，尚未克服在答案正確性、無法保障顧客個資、層出不窮的安全漏洞等風險，因此我們總結了導入智能客服的成功經驗，提供5大評選建議，協助企業在導入智能客服時能達成銷售與解決問題的目標。
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員工優化
建立客服機器人：解決產品相關問題並達成更多的
交叉銷售(Cross-selling)
：根據全通路顧客的行為與顧客偏好產出策略建議
建立產品使用指南
分析顧客回應：從對話文本及圖片中摘要並提取重要主題
協助智能培訓師更細緻的編寫問題，提升智能機器人問題解決率與導入速度
內部知識庫的搜尋及回答
訓練銷售員，以維持成功顧客關係：藉由即時的顧客回饋，推薦與高價值顧客的檔案。
顧客滿意度自動評分：對話結束後如果顧客沒反饋滿意度，會結合企業服務守則、顧客語氣、問題解決指數進行滿意度自動評分，增加顧客意見蒐集成效。
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