企業龍蝦來了? SaaS軟體末日? 進入AI Agent 代理行動時代

SaaS系統已死? AI Agent正進入企業

「SaaS軟體已死」說法，造成Salesforce.com、微軟等軟體股恐慌性拋售。主要原因來自於

OpenClaw、Claude Cowork等 AI工具快速地滲透企業應用，能夠自動化處理金融服務、法

律、客服諮詢、辦公室生產力領域作業，如∶Claude Excel外掛程式可以解讀財報、建立模

型、寫公式及生成敏感性分析等作業，不需仰賴分析師花時間利用統計軟體慢慢地建立模型

與產出分析。

因此，許多評論即認為，再也不需要購買Excel等辦公室生產力或CRM軟體。例如∶原本

CRM軟體服務協助客服、業務代表完成任務；現在透過「虛擬客服/銷售代表」的AI Agent就

可以完成∶

• 自動化客戶諮詢。1個客服Agent可以完成大量人工客服工作、降低客服成本30%

以上；

• 銷售素材準備。1個銷售Agent可快速完成訪談與會議摘要，並自動生成銷售素材；
• 潛客機會線索篩選。1個AI銷售開發Agent可快速進行客戶線索分析並主動寄發郵件

、追蹤客戶動態與安排會議等。

以此，當1個Agent可以取代數十個員工，Salesforce.com等依照企業購買帳號或席位來計價

的SaaS服務商業模式即遭到質疑，迎來今年股價下跌超過30%。

這意味許多現行的系統操作任務∶讀檔、理解、判斷、溝通、打單等工作，都可以被

Agent接手。那麼，既有的SaaS軟體服務，是否會被AI原生軟體所取代?

圖、美國軟體股價下跌

(資料來源∶TadeView)

從紀錄系統到行動系統

針對「SaaS已死」這個議題，AI教父黃仁勳認為「言過其實」、「邏輯不通」、「真正代理

不會取代工具，但代理會使用工具」、「代理仍然需要基本事實」。

就我在企業軟體行業多年的經驗，更贊同Jamin Ball的《記錄系統萬歲》的說法。AI代理更

要仰賴CRM、ERP、MES這類的紀錄系統(Record System)中，儲存關於公司規則、流程、

運營知識等。

例如∶AI法律助理系統仍須仰賴具有結構、邏輯的判例、法條規則的紀錄；AI代理語音訂餐

系統，仍需要仰賴訂餐系統的預約狀況、餐點安排以及包廂使用規則等紀錄，才能自動預約

與回覆。

過去，法律助理人員操作「判例紀錄系統」、客服人員操作「訂餐系統」、客戶操作「線上

預訂系統」，改為AI代理接手。亦即，過去法律助理的分析人力、客服預約人力等「服務」

轉給了AI代理這樣的「軟體」來協助。這將緩解全球的缺工荒，也讓企業營運更有效率、更

有品質。

也因此，AI代理系統會侵蝕原本紀錄系統中的一些操作介面、報表查詢等需要操作人員的功

能，轉為由AI代理操作或讀取。亦即，傳統「紀錄系統」一些牽涉到操作、非領域知識部分

，將有可能被AI代理取代。

「紀錄系統」系統將不只是紀錄數據而已，還要包含AI代理的「行動」，才能維持優勢。

總結來說，單純的「紀錄系統」(System of Record)將轉變為具備AI代理的「行動系統」

(System of Action)。

綜整來說，一個好的AI代理行動系統，將會有以下的優勢∶

• AI代理能界接紀錄數據∶善用AI Agent技術，擷取紀錄系統數據，滿足AI代理擷取企

業長期累積的規則、流程、營運數據等，形成AI代理的行動依據，以滿足企業營運需

求。

• 基於用戶行動進行系統設計∶當「紀錄系統」轉為「行動系統」後，意味著應該重新

以人員、職能的各項任務行動來設計系統，並思考工作人員如何與AI代理合作。

• 善於界接各項紀錄系統∶以用戶為基礎設計行動系統，也表示傳統ERP、CRM、MES

的紀錄系統界線將被打破。一個好的行動系統將可讓AI Agent容易整合與融合各種傳

統紀錄核心規則、營運數據乃至於執行各項作業等。例如∶支援MCP的整合協定架構

以及A2A代理溝通協定。

• 蒐集決策數據與例外∶一個好的行動系統，能蒐集原本人們進行決策時參考的內外部

數據(如∶網站數據、文件數據)或者例外、歷史數據。更進一步，能根據這些數據，提

供更好的決策、作業流程、行動建議等。

• 融合資安保護機制∶從紀錄系統邁向行動系統，意味著資安保護並不僅要重視數據外洩

，還要注意資安攻擊是否會影響自動決策、自動執行的企業運營。一個好的行動系統應

該進一步涵括提示詞攻擊、存取授權等新興的生成式AI資安保護。

企業應該怎麼做?

AI Agent不僅作為助理輔助人們分析，進一步還能代理執行各項工作，成為一種行動系統。

面對缺工的時代，企業應該積極從幾個方向進行評估企業AI代理或行動系統：

• 紀錄系統底座升級: 紀錄系統承載企業營運規則、數據、經驗等，仍是企業穩定營運的核

心。不過，若從紀錄系統邁向提高作業效率、減緩缺工挑戰的行動系統，要注意是否

具備數據整合、用戶行動導向設計、跨系統整合、資安保護機制等，才能邁向行動系

統。

• 從單點到流程升級: 僅管AI Agent已經發展成熟，企業仍需有策略地實施導入。建議先從高負荷、高頻率的重複性任務，以最快取得效益，並能讓企業熟悉AI Agent人機合

作方式。

其次，挑選具備明確規則的作業流程，調教AI Agent評斷協助作業流程升級。進一

步，進行多部門協作的流程閉環。

• 重視AI Agent的判斷透明度: 除了資訊安全外，AI Agent判斷處理的透明度也很重要。建議在選擇AI Agent系統時，要詢問是否能顯示與紀錄AI Agent判斷與推理邏輯，並

能進行調整，以提高AI Agent智慧判斷精準度。

圖、顯示判斷與推理邏輯AI代理透明度

(資料來源∶鼎新數智)

小結：AI正在重構企業系統邏輯，從紀錄到行動的根本轉變

隨著 AI Agent 技術的成熟，企業正經歷從「紀錄系統」(System of Record) 向「行動系統」

(System of Action)的深層演化。

從 Claude 到 OpenClaw 等 AI 工具正逐步取代人力完成決策、執行任務，進而挑戰既有企業系統應用的方式。

1️⃣ 能力轉折：AI 不只是輔助角色，而是行動任務承擔者

AI 已從輔助型應用，邁入能夠理解數據、主動執行、跨任務協作的「代理行動者」角色。無

論是財報分析、潛客開發，或銷售資料生成，一個 AI Agent 就能完成多項人力任務，提高企

業作業效率、減緩缺工挑戰。

2️⃣ 突破策略：紀錄系統升級為 AI 執行平台

AI 代理並不會取代所有系統，而是仰賴 ERP、CRM、MES 等紀錄系統中的流程、邏輯與數

據。企業應將「紀錄系統」轉型為 AI代理能使用的「行動平台」，讓 AI 能從中擷取行動依

據。唯有這樣，AI 代理才能具備「懂公司規則」的能力，安全地執行任務。

3️⃣ 落地關鍵：從單點任務起步，打造流程閉環

企業導入 AI Agent 的最佳起點，是從高負荷、高頻率、規則明確的任務開始，像是自動化客

服、會議記錄、生單作業等。再透過跨部門串接，建立流程級的閉環應用，從而將 AI 從助理

角色推進成企業營運的行動引擎。

結語：

AI Agent 的崛起，不只是科技趨勢，而是對企業營運流程與商業模式的重新定義。

當 AI 不再只是輔助工具，而是可以完成任務的「數位人員」，企業就必須重新思考：

你要的是一套紀錄操作系統，還是一個可以合作的 AI 同事？

誰先建立行動型 AI 流程，誰就能在缺工、降本、提效的挑戰中，創造新一輪競爭優勢。