零接觸時代，客從哪裡來？人+AI電銷機器人搜客快狠準|數位時代 BusinessNext

高績效公司靠AI拉開競爭差距

2019年麥肯錫AI主題調查結果顯示，全球企業AI採用率持續提升，並因此獲得顯著的業績成長，而這樣的成果，有可能擴大AI先行者和落後者之間的差距。採用AI的高績效公司指出，使用AI的業務領域收入明顯有所增長，44％的受訪者亦表示，採用AI能幫助降低營運成本。

AI商業應用現在進行式：感知AI

近十年來，AI就像被賦予了人類最珍貴的感官能力，感知AI(Perception AI)透過「聽」、「看」的理解，以成熟的技術為基礎，加速數位化你我周遭的世界。藉由自動語音識別(Automatic Speech Recognition)、自然語言理解(Natural Language Understanding)、人臉辨識(Face Recognition)等，生活所需變得更便利，線上線下之間的界線逐漸消弭；這類技術也讓AI電話開發、智能客服等創新商業應用模式應運而生。

後疫情時代企業獲利解方

無論是新客陌生開發或舊客關係建立，好的顧客關係能為企業帶來直接收益。傳統的陌生開發，多半由真人一通通電話耐心撥打，仔細過濾含金量高的名單，光是通話後的客情維護就要花上不少時間，而這樣的作業流程，也讓業務人員有高達50%以上的時間反覆相同作業，或費時解決重複性高的問題。

疫情期間市場經濟活動力下降，消費者收入驟減，以及政府各項防疫措施等，許多企業為了求生，不得不開始尋求更有效益的獲利模式，包括導入各種數位化工具，加速作業流程與決策效率等。如何降低成本同時提高人員產值？如何讓優秀人才的成功經驗快速複製？成為企業主現正關切的議題。

AI電話行銷，新時代精準搜客術

自動語音辨識、自然語言理解技術的純熟，使得中小企業能以實惠的價格導入感知AI功能，在最短時間內協助業績及顧客滿意度提升。目前在金融、零售已有不少業者採用AI電銷機器人進行陌客開發與舊客聯繫，利用AI高效率、可優化、易複製的特性，幫助企業提升10倍效能，創造1打10的精準搜客成果，類似服務在台灣以擁有獨家專利技術的「萊優事業」為代表。

除此之外，AI電話行銷亦常被運用在產品試用、活動邀約及宣傳推廣等行銷目的，不須登門拜訪，一通電話就有可能帶來事業機會。有了AI電銷機器人及搜客速撥服務，企業主不必擔心名單從何而來，只要透過機器學習不斷優化AI獲客力、準確性，短短幾天就能訓練上線，省去專業電銷人員的培訓時間及人事成本，在最短時間內接通目標客戶。

人+AI：人機協同1+1大於2

即使擁抱新科技、追求極效產值，企業主最在意的往往還是消費者的實際感受。AI電銷機器人之所以能受到企業主的青睞，就是因為宛如真人的互動交談體驗，能讓接聽電話的消費者彷彿在與真人對答；無論業務開發或顧客服務，不再只是傳統IVR(Interactive Voice Respons)的制式化引導，而是透過精心設計過的腳本回覆適切語句，藉由AI語音辨識及語意理解，將相關對話轉換成文字，方便人員管理並進行數據分析，做到前端銷售自動化。

透過AI的輔助，真正過濾來自消費者的關鍵資訊，即時判斷消費意向及各種情境條件，並能自動篩選、分類潛在顧客名單，甚至在黃金時間內轉接真人洽談，大大提升客戶購買意願。根據產業實證，在業務開發領域導入AI電銷機器人，不僅電話通數、費用完勝真人，更能大幅減少人員被拒絕的機會，減少工作沮喪感並提高成交率，將寶貴的通話時間留給真正有機會的顧客，透過「人+AI」人機協同極大化業務產值。

結論

突如其來的疫情刺激個人及企業數位加速轉型，結合5G高速度、低延遲、多連結的特性，及漸趨成熟的技術應用，未來「AI」的角色勢必將從戰略輔助躍升為戰場主將。人工智慧專家李開復博士也提到，疫情雖對全球造成災難性的影響，卻推動了數據化、IT化和AI化的發展。在企業營運成本不斷提升的零接觸時代，AI如何結合不同產業商模、提升市場應用效能、降低企業營運成本、解決急迫性問題，才是AI科技價值的真實展現。

（本文由楊念文Leanne Yang授權轉載自其部落格）

責任編輯：郭昱彣、陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。