矽谷大嘴巴靠CRM闖出新錢途|數位時代 BusinessNext

今年38歲、身高6呎5，有著寬闊身形和一頭褐色長髮的班尼奧夫（Macro Benioff）現在可是矽谷的話題人物。不只是因為他所創辦的Salesforce.com在競爭激烈的矽谷，改變了某些遊戲規則，最愛在各種公開場合為公司造勢、批評對手的作風，更讓他被媒體封為「矽谷大嘴巴」。

**行銷新手法
線上租用站穩價格優勢

**就拿今年阿諾史瓦辛格新片《魔鬼終結者３》的首映會來說，全場近五百位觀眾，絕大多數是班尼奧夫邀請來的私人貴賓。裡面包括來自矽谷的新貴，以及資訊產業相關的記者。
班尼奧夫的意圖當然不只是招待大家來看電影，而是藉著首映會所帶來的人潮，「順帶」行銷公司新的軟體產品「S3」。
就如同行銷手法的出奇不意，班奧尼夫正在積極挑戰舊有的軟體勢力。成立不過4年的Salesforce. com，提供的是「顧客關係管理」軟體服務（Customer-Relationship Management，簡稱CRM）。CRM是蒐集所有客戶相關資料，利用資料庫技術來統計分析，轉換成擬定行銷策略時的參考數據資訊；而該軟體就是整合了行銷、銷售、客戶管理、服務、等資訊加以分析，利於進行或策劃買賣合約、行銷活動的一種管理軟體。
提供CRM服務並不是Salesforce.com所獨創。早在2、3年前，CRM就是資訊管理的熱門話題，雖然提供CRM服務的公司為數不少，但最為用戶所垢病的就是價格昂貴和系統過於複雜。顧能集團Gartner調查公司指出，有42％CRM的使用者日後不願意再使用，使得CRM市場開始面臨下滑局面。
Salesforce.com為上述問題提供了解決方案。方法之一就是把過去專案安裝的方式，改為線上租用，企業不必擔心軟體版本更新，造成升級成本的增加，或是企業內部系統的混亂；另一個優勢則在於，相較於過去動輒上百萬甚至上千萬的建置費用，Salesforce的使用者每個月只要付65美元，就可享有相同服務。

**瞄準新趨勢
大膽落實隨選即用機制

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「其他軟體公司的作法就像是趕不上時代的恐龍，而我們則是目前市面上跑得最快的四門轎車，」班奧尼夫自己比喻道。
班奧尼夫和Siebel的創班人西貝（Tim Siebe）一樣，都曾在軟體大廠甲骨文（Oracle）任職。1994年Siebel成立之時，班奧尼夫還是7位種子投資人之一，1999年，才賣掉Sieble股份，以2500萬的資金成立Salesforce.com這家公司。
Salesforce.com2003會計年度的總營收為5100百萬美元，比前一年成長了兩倍多，而最近一季則獲利56萬美元，全年營業額將可望達到1億美元；客戶之中雖然仍以中小企業為主，但也不乏如GE、諾基亞等大型客戶。
事實上，包括像微軟、IBM等公司，近來就一直大力鼓吹這種隨選即用的概念，但班奧尼夫不只相信這是未來趨勢，更大膽將它落實。

**遭對手批評
承諾將強化軟體安全性

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這種自信的態度，自然引來其他軟體業者的批評。有人salesforce .com的軟體安全性，以及是否能與使用者電腦中軟體相容。競爭對手並批評salesforce.com所開發的是個逐漸落伍的軟體系統，雖然便宜，但在回應個別使用者的需求上，卻不如傳統的軟體使用模式。「CRM系統不只是個自動運作的CRM系統，而是攸關整個公司組織的運作問題，」甲骨文執行長Tim Chou指出。
面對競爭者對系統安全性的批評，班尼奧夫強調，會把客戶資料作加密處理，以保護其安全性。為了滿足各大客戶們不同的需求，他也在愛爾蘭的都柏林設立大型資料中心；至於與其他業者軟體相容性的問題，他表示Saleforce.com最新的軟體S3，將更能滿足顧客各式各樣的需求。
此外，Saleforce.com也積極擴展海外市場，推出包括中文及瑞典語在內的9種不同語言版本，然而，對於上市計劃，班奧尼夫的態度卻顯得保守。他表示，目前CRM市場還有很多不確定性，對公司本身而言，也還需要創造出更多的利潤。
在這場軟體業的新戰爭中，Salesforce.com靠著新模式的運作，逼使競爭對手不得不開始降價因應；雖然勝負未定，但至少證明了想在矽谷出人頭地，可不只是耍耍嘴皮子就可以辦到。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。