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

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。

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AI電話行銷機器人能幫助企業降低成本、精準獲客。

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。

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圖/ Photo by Kaboompics .com from Pexels

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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關鍵字: #數據分析 #AI
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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/

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