beBit協助企業建立攻擊型的CRM|數位時代 BusinessNext

官網結合CRM 打造以客戶為中心的營收利器

許多企業都設有官網，但官網能為企業帶來什麼效益，答案卻莫衷一是。在日本協助多家知名企業改造官網的微拓公司（beBit），就建議結合CRM（Customer Relationship Management）應用，分析使用者瀏覽網站的行為過程，適時提供對應的資訊及服務，讓官網流量順利轉化為實質營收。

微拓公司（beBit）總經理陳鼎文表示，企業必須重新審視及定義網站的角色，商品型錄或視覺設計都只是工具，真正必要的是分析使用者的需求、背景及狀況，進行良好的溝通，落實「以使用者為中心」的觀念及設計，就能讓網站扮演成功的業務員。

三階段作法改造網站

巿場的成熟、消費者主權的提升、網路的「self-service」媒體特質，都讓選擇網站的主導權轉移至使用者手中，企業若想獲得成效，就必須徹底分析使用者。身為網路策略顧問的beBit提出從觀念到實踐的三階段作法，依序是訂定成果目標、確認目標使用者、溝通腳本。

陳鼎文指出，不少企業常見的問題就是先從溝通腳本切入，將網站設計置於成果目標和使用者之前；另一個問題則是試圖以一套網站滿足所有使用者的需求，這就如同以單一車款滿足不同族群需求一樣的不切實際，企業必須根據商業貢獻度來取決目標使用者的優先順序。

舉例來說，因應使用者操作功能的不同，日本的銀行會以不同網站來區隔消費金融與企業金融業務。此外，日本某保全公司苦於官網成為使用者比價工具，無助提升業務量，透過beBit的協助，在官網加強教育使用者對保全服務的觀念，就算使用者到處比價，但在服務品質的考量之下，回流簽約的比例顯著提升。

化被動為主動，提升易用性

回顧2000年beBit在日本成立時，就是感受到日本「以客為尊」的特質並未在網路世界落實，所以著手推動「以客戶為中心」的網站設計概念。為時至今，透過民間組織和媒體的評比結果發現，約有70%的日本網站已符合易用性的標準。

簡言之，愈需要使用者思考才能操作的網站，易用性就愈低。beBit也曾深入研究台灣網站，其中包含40多個金融機構網站，結果發現符合易用性標準的台灣網站不到5%，台灣企業在觀念的轉化及對顧問的接受度，將是改善網站易用性的關鍵。

例如：過去使用者必須自己點選網站資訊，現在則改由網站將資訊推播給使用者，憑藉的是從使用者操作行為裡分析而得的需求。陳鼎文舉台灣製造業為例，由於以代工為重，在管理客戶關係時總是鎖定重點客戶，也就是所謂的KAM（Key Account Management），在面對為數眾多的網站使用者時，若能結合相關解決方案如Microsoft Dynamics CRM及網站內容管理系統，就可發揮相似於KAM的效果，讓官網為企業帶來更多的商機。

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/