AI發展日新月異，迭代的速度超乎想像，一些企業還沒追上數位化腳步，但同時也有許多企業成功開啟了AI代理的工作流程。專門協助企業導入AI應用的「數據立諮詢顧問有限公司」（Data-DI）業務副總包威棣表示，AI目前已經應用在客服、員工訓練、流程自動化、數據分析等許多工作場景中。
Data-DI創辦於2019年，初期主要提供「客戶資料平台」（Customer Data Platform，簡稱CDP）與「自動化行銷」（Marketing Automation，簡稱MA）服務。隨著AI的推進，2024年至2026年，Data-DI的業務重心積極轉向AI，包括AI客服與AI代理（Agent）服務平台，客戶涵蓋金融、零售與製造業。
隨著AI發展日新月異，Data-DI的業務重心積極轉向企業級的AI代理服務。Data-DI網頁擷圖
三大AI服務：客服、AI代理、導入陪跑
包威棣介紹，Data-DI提供的AI服務主要有三個範疇：第一個名為Alta.DI，是一個可以整合多管道、具有人機協作介面的AI客服系統。Alta.DI讓AI學習企業的知識與商品資料後，可以在Line、臉書、Instagram，乃至其他管道回答顧客的提問。
第二個是名為AltaBots.ai的企業級「無程式碼AI代理人」（No-Code AI Agent），是一個具備高度模組化、可視化設計、彈性部署的AI代理人平台，可串接主流LLM（Large Language Model，大型語言模型），如Google的Gemini、OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude等，以便整合知識管理、流程編排與使用者互動介面，協助企業快速打造專屬的AI助理。
無程式碼的優勢，在於非工程人員也可以很容易創建自己的AI助理，讓處於第一線、沒有工程背景的銷售人員也能無痛地使用AI。包威棣表示，通常第一線的銷售人員，最了解真實情境的使用需求。
在安全性上，AltaBots.ai的AI助理支援本地、私有雲或混合架構，具備RBAC（Role-Based Access Control，角色基礎存取控制權限），這是一種權限管理模型，權限不會直接綁定個人，而是先定義各種「角色」，例如：管理員、編輯者、訪客等，將權限賦予角色，再把使用者指派到對應角色中。AltaBots.ai也具備SSO（Single Sign-On，單一登入）身分驗證機制、用量管控、內容安全審核、訊息匿名化與加密儲存等企業級能力。
包威棣指出，企業導入AI要成功，陪跑很重要，因此Data-DI提供的第三個服務是AI Landing陪跑服務，包括：導入前的評估、協助企業選擇應用場景、儲備知識、排流程、維護資安與成本，以及導入過程中的測試與優化。
為了讓客戶順利導入AI，Data-DI會透過工作坊協助工作人員一起成長。Data-DI提供
與一般ChatGPT、Gemini不同，Data-DI強調的是「企業級導入」。包威棣指出，Data-DI的優勢之一是資安與部署彈性，是企業級的AI Agent平台，提供雲端SaaS服務（Software as a Service，軟體即服務），也提供地端的服務。他強調，AI要能夠真正落地產生價值，前面要做過許多判斷跟評估，例如：運用場景的選擇、知識內容的準備、流程的編排，甚至包括資安與成本的考量。因此在提供客戶協助時，Data-DI首先會了解客戶的產業知識與工作邏輯，協助客戶選擇較佳的切入場景。在AI Agent介入後，背後的流程要編排出來。
此外，Data-DI也會安排工作坊，讓企業內部的員工或者種子學員先對AI的導入有一些基礎了解，以便未來啟動專案時，能夠更好地判斷AI適合做的事情，以及AI的邊界等。
包威棣表示，導入AI希望的是可控、穩定、可持續發展，因此，導入服務跟陪跑服務格外重要，要讓AI專案可以在公司內部持續、穩定的進行並優化。
相較過去ChatBot（聊天機器人），AI客服能做到「你說我做」的程度，且具有「執行的能力」。Adobe Stock
四大AI應用場景：客服、員工訓練、流程自動化、數據分析
包威棣表示，與Data-DI合作的客戶，目前導入AI後大致集中在四大類場景：對外客服、對內員工訓練、流程自動化與數據分析。
在AI客服上，可以讓AI學習企業知識與商品資料後，回答客戶問題或做商品導購。相較過去ChatBot（聊天機器人），AI客服能做到「你說我做」的程度。包威棣說明，以前的聊天機器人絕大多數都是關鍵字觸發，所以機器人的回答較死板、生硬，且有時會答非所問。
現在的AI會理解語義，只要問法不同，得到的回答也不一樣。包威棣表示，AI會根據它對語義的理解，重新找出對應的資料，把這些資料整理出來，變成一個有邏輯的回答。因此，當前的AI客服較為自然，且具有反問與對話的機制。例如：消費者要求推薦冷氣，由於冷氣有很多規格與坪數搭配，當提出的資料不夠充足時，AI會追問要用在哪裡、房間多大等，包威棣形容，更像是「真人客服」在做處理。
更重要的是，當前的AI具有「執行的能力」。在顧客服務中，業者最希望達成的目標是「產生購買行為」，以汽車業者為例，當消費者在社群平台詢問了很多車子的資訊，汽車業者最希望達成的結果是「預約賞車」。包威棣表示，「過去的聊天機器人回答完問題就結束了，形成一個斷點，很可惜。」現在的AI客服，不僅具備問答的能力，還能夠執行接「預約系統」的任務，當聊到一定程度後，AI可以協助消費者直接完成預約賞車。包威棣強調，「這樣才是完成一個AI代理的流程，這才是企業真正需要它達成的結果。」
AI對內則可運用在人員的訓練上。包威棣舉例，讓AI學習企業的商品知識，透過跟AI模擬的客戶進行對練，可讓銷售人員快速累積商品知識與銷售技巧。包威棣舉例，「良興電子」與Data-DI合作後，九成以上的員工表示有被照顧、被訓練，工作更有成就感且銷售業績成長。
這樣的效益帶來的不僅是單點的提升，也解決了缺工與人才流失的問題。包威棣表示，對企業來說，一個好的員工訓練體系，可以縮短時間，快速地讓新進人員變成銷售或業務戰將。
AI的導入，也能在流程自動化上帶來很大的助益。原本整個報價流程涉及CRM、Email系統等，導入AI後，可大幅度縮短報價時間，提高效率。Adobe Stock
AI的導入，也能在流程自動化上帶來很大的助益。包威棣舉製造業為例，原本整個報價流程涉及CRM（Customer Relationship Management，客戶關係管理）系統、Email系統等，但每個系統間還是需要很多人工介入。導入AI後，可大幅度縮短報價時間，提高效率。
包威棣詳細說明流程：客戶寄來報價詢問後，AI會先進行審視，或做「防呆比對」（日語，又稱「錯誤校對」），需求如果沒有問題，信件就會交給工程部，再由工程部製表，AI會去解析表格裡的料件與分量，自動串接CRM裡面的資料，直接計算成本，並形成一個成本單，且不只是一般料件，還會有環保料件的成本單。以前的報價流程，需要五、六個小時，甚至一、兩天，導入AI後，兩個小時之內即可完成，快的話甚至半小時。包威棣認為，這就是提升企業競爭力的關鍵原因之一。
此外，企業的數據分析過去主要仰賴人力判斷，現在可以交給AI執行，除了判斷數據的內容，找到數據之間的關聯，提供數據分析的洞察，還可以生成行動的建議。
包威棣建議，企業高層應該要支持AI專案，讓AI從「單點效率的提升」變成「公司體質的轉化」。葉俊宏攝影
藉由AI落實企業體質優化
目前Data-DI的客戶主要涵蓋金融業、零售業與製造業，包括：婕洛妮絲、良興電子等。對Data-DI而言，協助客戶導入AI真正的目標，不應是一次性專案，因為在未來，使用AI與不使用AI，或是使用AI程度不同的企業，落差會越來越大，甚至影響公司的競爭力。
包威棣建議，企業高層應該要支持AI專案，讓AI從「單點效率的提升」變成「公司體質的轉化」，避免一開始就想到過於宏大的議題。因此，不妨從痛點切入，或先執行一些小型且可落實的AI專案，有了一些經典的成功案例之後，再慢慢擴展到其他場景或是應用層面。
AI的導入，不應只是會使用AI工具，而是建立AI協作的工作流程，這也是Data-DI希望協助企業達到的目標：把AI放進日常流程、知識管理與組織習慣中，讓企業在AI熱潮中，不只是衝一波AI巨浪，而是走向常態化營運。