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AI 做重複的活,人來把關

企業 AI 整合,從重複的活開始:AI 按你定的規則回答常見問題、讀取訂單、起草回覆,要緊的事由人審核。

AI 先幫哪些忙:重複、好檢查的活

適合先交給 AI 的活,天天重複、結果好檢查。下面的例子都是虛構的。

  • 常見問題

    範例:「我的訂單到哪了?」「發不發加拿大?」AI 根據你的訂單系統和政策回答,晚上和週末也能回。

  • 讀取訂單和單據

    範例:一份 30 行的 PDF 採購單,變成一張銷售訂單草稿,團隊核對過才進 ERP。

    批發訂單自動錄入
  • 起草回覆

    範例:客戶問缺貨的商品什麼時候能發。AI 根據庫存和在途到貨起草回覆,團隊改好再發出。

  • 用你自己的資料回答

    範例:新同事問批發客戶的退貨規則,AI 給出答案,並註明出自哪份文件。

三種做法,按需選擇

  • 01

    AI 客服

    放在你的網站或獨立站上,用你的商品、政策和訂單資料回答客戶,該轉真人時就轉。

    • 中英文都能回答
    • 接好訂單系統後能查訂單
    • 每段對話團隊都能查看
    AI 客服機器人
  • 02

    AI 代理程式

    在後台處理系統裡的重複步驟,比如把郵件訂單變成草稿。

    • 回覆庫存和發貨時間
    • 每天的異常清單
    • 跟進供應商
    AI 代理程式
  • 03

    私有化部署

    給員工用的 AI 助手,跑在你買的硬體或租用的 GPU 雲伺服器上,代替公開的聊天工具,公司資料留在公司裡。

    • 根據公司資料回答
    • 按部門設權限
    • 由我們部署
    大模型私有化部署

怎麼開始:先做一件事

  1. 01

    挑一件事

    每週都要耗掉好幾個小時的事,比如重新錄入郵件訂單,或者回答「我的訂單到哪了」。

  2. 02

    開發和測試

    把 AI 接到這件事需要的系統上,用真實例子測試。

  3. 03

    上線

    團隊和它一起做事,要緊的由人審核。

  4. 04

    再加一件

    跑順以後再做下一件;上線後託管負責後續的更新。

企業 AI 整合常見問題

用 AI 的時候,我們的資料去了哪裡?

用雲端大模型時,每項任務的內容會發給模型服務商處理;選大模型私有化部署,資料就留在你自己的硬體或租用的 GPU 伺服器上。

小團隊用 AI 值得嗎?

選對了活就值得:天天重複、規則清楚的活。所以我們先只做一件事。

要換現有系統嗎?

不用。AI 接你現在用的店鋪、ERP、電郵和文件。

下一步

聯絡我們,聊聊 AI 能幫什麼

告訴我們每週最耗時間的是哪件事。