企業如何應用AI？從業務需求到 AI 解決方案的實務指南

許多企業在日常營運中，其實早已意識到效率瓶頸的存在，例如客服回應速度不一、內部資料分散、重複性工作佔用大量人力。這些問題並非突然出現，而是在業務累積與組織成長過程中逐漸放大。生成式 AI 與自動化技術，正是在這樣的場景下被引入企業視野。

然而，如果僅將 AI 視為「即插即用」的工具，往往難以真正解決問題，本文將從企業實際需求出發，說明 AI 在不同營運場景中的可行應用，協助企業建立一個可落地、可擴展的 AI 導入思路，並進一步探討企業何時需要走向客製化AI解決方案。

1、為什麼愈來愈多企業開始關注 AI 應用？

企業關注 AI 的核心原因，並不在於技術本身，而在於 AI 能否幫助企業在既有資源下，創造更高效的運作模式。許多企業在成長過程中，逐步累積了大量資料與流程，但這些資訊往往被鎖在不同系統、文件或個人經驗中，難以即時轉化為可用的決策依據。當業務規模擴大、跨部門協作變得頻繁時，原有的人工處理方式便開始顯得吃力。

AI的價值，體現在它能快速處理大量資料、標準化重複性工作，並將隱性知識轉化為可被使用的能力。對管理層而言，這代表著更穩定的營運效率；對業務團隊而言，則意味著減少瑣碎工作，專注於高價值任務。然而，這些價值並不會自動出現，而取決於企業是否以正確方式規劃 AI 的應用方式，這也是企業開始重新審視 AI 應用的核心原因。

2、常見企業 AI 應用場景：從營運到內部效率

在實際營運中，企業最先感受到壓力的往往不是創新部門，而是日常支援單位。例如客服團隊需要反覆回應相似問題、營運人員需整理大量報表、內部同事花費大量時間搜尋文件與制度說明，這些場景雖然不複雜，但卻極度耗時。

生成式 AI 在這類情境中，能扮演「第一層支援」的角色，協助企業快速整理資訊、生成初步回應或摘要內容。對管理層而言，重點不在於 AI 回答得多聰明，而是是否能穩定、可控地支援既有流程。因此，愈來愈多企業開始將 AI 導入內部系統，而非只停留在對外展示等表面用途。

在GTS為企業用戶提供的企業級客製化AI解決方案中，規劃 AI 應用時會優先從「不改變核心流程、但能明顯減少人工作業量」的場景著手，以此來幫助企業用戶在低風險下逐步建立對 AI 的信任與使用習慣。

3、企業導入 AI 前最容易忽略的三個問題

儘管企業對 AI 應用充滿期待，但在實際導入前，仍有三個關鍵問題經常被我們低估：

1.對業務需求的定義不夠清晰。若未先釐清 AI 要解決的具體問題，AI反而可能放大原本的混亂，讓不同部門以各自方式使用系統，增加溝通成本。

2.資料與系統的準備不足。AI的輸出品質高度依賴企業既有資料結構。若資料分散、命名不一致或缺乏標準，那 AI 只能產生看似合理、實際卻難以落地的內容。

3.系統管理與安全層面被延後處理。許多企業低估了權限與安全的重要性，將 AI 視為獨立工具，而非企業系統的一部分；實際上包括權限管理、資料保密及輸出可追溯性，都是企業級 AI 應用不可或缺的基礎，長期下來容易產生風險。

以上這些問題並非技術難題，而是決策層是否清楚 AI 在團隊中的定位，企業AI應用如果無法融入既有管理架構，就很難成為可長期使用的能力。

4、從標準工具到客製化 AI 解決方案的選擇思路

對多數企業而言，通用型 AI 工具往往是接觸 AI 的第一步，能快速驗證概念、理解技術潛力。然而，當應用開始牽涉企業內部資料、既有系統整合、流程控制與權限管理時，這類工具的彈性與可控性便會逐漸顯現限制。

所謂客製化，並不等於從零打造模型，而是讓 AI 能夠理解並配合企業既有的資料結構、業務流程與實際決策邏輯運作。在實務上，較成熟的做法通常是先釐清實際應用場景，再以模組化方式逐步導入，避免一次性大規模改動帶來風險。

以 GTS 參與的企業級AI客製化開發專案為例，通常會從業務流程梳理與資料盤點開始，協助企業建立清晰的應用邊界，再設計對應的 AI 架構，確保每一項功能都能對應明確需求，讓您的系統可擴充、可維護，也可以隨著業務成長而持續調整。而這也正是為什麼愈來愈多企業開始評估客製化 AI 解決方案的根本原因。