做服務不能用減法，富士全錄逆勢操作，９年內市占從13%成長到30%|數位時代 BusinessNext

做服務不能用減法，富士全錄逆勢操作，９年內市占從13%成長到30%

客服一定要外移才能節省營運成本嗎？富士全錄堅持在台灣做客服，這些年不僅穩定推升市佔率，甚至還能幫忙省下成本。

服務做好才能培養回頭客

但這個決定對王珮祥來說一點都不困難，因為他認為成功的要件之一就是將服務做好，才能培養出回頭客；同時他也認為，原廠如果能減少售後的麻煩，也會提高經銷商的銷售意願。所以他是這麼說的：「我們想的不是市佔第一或第二，而是客戶滿意度提升。」對他而言，有好產品、做好在地化服務，市占率成長就只是自然的結果。

而他也指出，海外客服最明顯的一個缺點，就是可能會有語言、腔調和用語等不同。以「雷射印表機」為例，如果有一天你在客服電話中聽到「激光打印機」，不要懷疑，對方和你說的確實是同一種產品。另外王珮祥也提到，因為外部客服的資料庫不同步，幾經轉手後，經常也會影響處理效率，這都會直接影響到客戶滿意度。

更重要的是，他們發現客服帶來的未必是成本。他舉例，如果一天有100通客服電話，客服直接在線上解決50通和80通，其實會帶來很大的差別。因為如果有50通客服無法解決，就必須要派50個人到現場，除了花費時間，每一次的派工成本至少是1000~2000元，所以如果差30通，一天影響的就有3萬元~6萬元之多。因此對他來說，客服不僅沒有墊高成本，反而還幫忙節省了工程師費用。

給客服工程師訓練，線上排除率超過7成

而他表示，富士全錄在台灣之所以可以將客服線上排除率維持在75%~80%的高檔，除了有一套好系統和好流程，還有一個關鍵是，「我們給客服人員工程師訓練。」透過專業的訓練讓客服人員更懂產品，再加上語言溝通無礙，自然就能減少派工需求。他對自家客服人員自信滿點，「我們的客服出去都是可以修機器的。」而且他表示從客服來電到結案，平均可以在2天之內完成。

這就是為什麼他會說台灣的客服成本其實比搬到馬來西亞更低，同時還可以藉由在地化和效率的提升維持住客戶滿意度。

王珮祥也透露，因為台灣市場的表現很好，原本富士全錄的台灣客服主管已經被升到亞太區去，要負責把台灣的方法複製到其他地區。

持續提升客服品質才能有下一個5年、10年

而台灣這邊也沒有停下腳步，王珮祥表示還要持續提升客服品質。「現在什麼都要數位化、都要即時，我希望未來使用者跟我們的溝通，連電話都不用打，只要App點一點就可以提供相對應支援，這是我們想的下一個動作。」他語重心長地說：「要這樣才會有下個5年、10年，下個5年、10年還能不能存在，就看你有沒有改變，建造布建未來需要的流程資源。」

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。