企業導入 AI，第一步先找出最值得改善的工作流程

企業導入 AI，第一步先找出最值得改善的工作流程

工具看了很多，卻不知道該先用在哪一項工作；好不容易選定任務，才發現資料和處理規則都沒整理好；第一版又想做到全自動，光是討論系統串接就遲遲無法開始。

如果企業導入 AI 卡在這些地方，可以先回到一個問題：現在到底有哪一段工作，值得交給 AI 幫忙？

下面用客服處理訊息的情境，從這三個問題往下拆：第一個任務怎麼選、工作規則怎麼說清楚，以及第一版做到哪裡就好。

1. 工具比較了很多，卻不知道要用在哪裡

例如客服部門想導入 AI，一開始可能會先比較 ChatGPT、Gemini、Claude，研究哪個工具適合讀文件、協助回覆 Email，或串接客服系統。

但回到每天的工作，客服人員可能花了很多時間，把收到的訊息分成退貨、訂單修改、帳務問題與產品詢問，再從內容裡找出訂單編號、客戶名稱和問題重點。

如果這才是最花時間的地方，第一個嘗試可以先收斂成一件事：讓 AI 讀取客服訊息，判斷問題類型，並整理出「客戶、訂單編號、問題、下一步」四個欄位，再由客服人員確認。

例如客服每天都要處理大量訊息，其中一部分時間花在判斷客戶想處理什麼、整理訂單資訊，再決定下一步要怎麼處理。第一個嘗試不需要直接做到「AI 自動幫客戶修改訂單」，可以先處理「整理客服訊息」這一段。

例如客戶寫「想改收件地址」，AI 先把訊息分類為「訂單修改」，整理出客戶已提供的資訊，並列出客服下一步需要確認的事項。真正修改訂單，仍然交給客服人員處理。

要不要把這段工作列為自動化，先看幾件事：

• 它是否會固定重複出現，而不是一年只做一次？
• 輸入資料是否找得到，例如客服訊息、表單或文件？
• 做完後要交出什麼結果，團隊是否說得出來？
• 有沒有一個人能在結果送出前檢查？

任務到這個程度，需要什麼工具就比較容易判斷。團隊可以依實際需求，確認工具能不能讀取目前的訊息、產出指定欄位，以及符合客戶資料的權限要求。

2. 工作規則沒說清楚，就想把任務交給 AI

任務決定好了，但AI 不一定知道公司原本是怎麼判斷的。

例如同樣收到一句：

商品有問題，我想退款。

客服人員可能還會先確認購買日期、商品是否拆封、付款方式，以及這位客戶適用的是一般退貨規則還是企業合約。這些是需要查清楚的資訊，實際能不能退款，仍要依適用規則確認。

如果公司只告訴 AI「判斷客戶能不能退款，並幫我寫回覆」，這些原本由客服人員處理的判斷就被省略了。

可以先把現有工作照順序寫下來：

收到退款要求 → 取得訂單與商品資訊 → 核對適用規則 → 整理回覆草稿 → 由客服確認後寄出

接著把每一步的處理方式說清楚。例如收到退款要求時，先取得訂單日期、商品狀態與客戶類型；資料不完整時，只標記缺少哪些資訊，不自行判斷能否退款。產生回覆草稿前，也要依公司確認的規則，核對適用條件；規則沒有涵蓋或無法判斷的案件，交給客服人員處理。

這樣一來，同樣遇到「商品有問題，我想退款」，AI 就有明確的下一步：先列出缺少的資訊，讓客服補齊。團隊也能看出，現在卡住的是缺資料、缺規則，還是 AI 沒有照規則處理。

3. 第一版就想全自動，範圍想得太大

假設前面的分類已經能運作，團隊可能很快就想繼續往下做：AI 自動讀取客服信件、查詢訂單、判斷能不能退款、修改客服系統，最後直接寄信給客戶。

原本只是幫客服整理訊息，一下就擴大到修改資料與直接對外回覆。這時只要其中一個判斷錯誤，例如把不符合退款條件的案件判成可以退款，錯誤回覆就可能直接送到客戶手上，還得由客服再聯絡說明。

第一版可以先停在這裡。AI 負責分類訊息、整理訂單資訊並產生回覆草稿，真正修改訂單狀態或寄出 Email 前，仍然由客服人員確認。

跑過一段時間後，再看哪些案件幾乎不需要修改、哪些問題反覆出現。例如問題類型分對了，但客戶提供的訂單編號常被漏掉，就先調整資訊擷取方式；退款案件經常需要人工釐清適用規則，就保留這個確認步驟。

這些紀錄能幫團隊判斷，下一步該補規則、調整提示，還是把其中一段交給系統自動執行。跑完一輪只是取得第一份判斷依據，還要看後續案件能不能持續照同樣的方式處理。

4.先做一張小小的任務清單

如果想開始整理，可以先用下面這個格式，把第一個想自動化的任務寫下來：

要改善的工作

什麼時候會發生

目前會收到哪些資料

希望 AI 先完成哪一部分

誰要檢查結果、檢查什麼

遇到什麼情況要停下來交給人

先讓團隊在選工具前先把問題看清楚。

企業第一次導入 AI，不必立刻完成一套全自動系統。先選對一段工作、把起點和終點寫清楚，再跑過一輪有人確認的版本，就能為下一次改善留下基礎。

你們公司現在有哪一段工作，看起來很適合交給 AI，但實際上還卡在流程或人工判斷？

歡迎分享你遇到的情況。