遠傳攜手亞東醫院,兩周時間打造防疫Chatbot,讓護士電話不再接到手軟
遠傳攜手亞東醫院,兩周時間打造防疫Chatbot,讓護士電話不再接到手軟

「鈴鈴鈴鈴鈴鈴」急促的電話聲在醫院休息室內響起,剛值班完的護士趕忙接起電話,電話另一頭是快篩確診的民眾,急切的詢問醫院的看診流程。

護士的身上掛著兩副耳機,一副講電話、一副接視訊來電,不停地在兩套系統切換,一整個下午,電話鈴響沒有停過,這是4月初疫情剛爆發時,亞東醫院醫生休息室內的真實場景。

當時,因為疫情大爆發,中央政策每天都有調整,護士必須回答民眾對防疫資訊的疑問,同時,也必須撥打電話主動關懷確診病患;光是接電話,就佔去工作大量時間,護士畢竟不是專業客服人員,工作、精神壓力,都面臨崩潰邊緣。

然而,為了解決這個急迫性的難題,遠傳電信只用兩周的時間,就打造出可以回答防疫問題的AI Chatbot(聊天機器人),幫助第一線醫護人員工作不爆量,讓本來接電話的護理師能去幫助病人,應答水準與接線服務人員相當的Chatbot。

這個至少需要花五年時間訓練,危機當前,醫療、科技與人性之間,遠傳如何攜手亞東醫院打出漂亮的這一仗?

第一步:架設客服語音系統,消化四成來電

二萬、三萬、四萬,本土單日確診數,在4月份急速上升,遠傳專案協理潘庭莉親自走了一趟亞東醫院,他看到休息室內,三名護理師輪流接聽民眾諮詢電話,醫生無處休息,只能暫時到一旁的會議室待著。

沒有人手、沒有設備,人力與資源都在崩潰邊緣。亞東醫院副院長林子玉觀察,疫情在高峰時,民眾一定會有恐慌情緒,護理師除了要回答民眾來電的詢問,也需要主動打電話關懷病人,對醫院還說是很大挑戰。當時預估,必須增加到21名護理師人力,才可以應付來電量。

遠傳在亞東醫院旁邊有一處客服中心,有專業的設備與充足座位,疫情當前,在盤點手上資源後,決定挪出四分之一的空間讓亞東醫院做為防疫使用。

胡德民_遠傳資訊暨數位轉型科技群執行副總
圖/ 蔡仁譯

光是有人力接電話是不夠的,一般撥打企業客服電話時,電話一接通會先聽到一串語音,依據不同的需求,請客戶按1、2或3的按鈕,有些問題語音查詢就能解決,複雜的問題則會轉接專員處理,這麼做是為了分流,將客服人力用於處理複雜問題,這套系統叫做「IVR(互動式語音應答)」。

疫情當前,一時之間也無法馬上採購,遠傳立刻動員,幫亞東醫院架設一套IVR應急。為了快速建立一套語音選單,亞東醫院整理了100多條民眾常問的問題,例如:「如何快篩?」「陽性怎麼辦?」等各式各樣的問題湧入。

遠傳執行副總胡德民說,遠傳本身有700萬客戶,每天都有大量的客服電話進線,「管理這些問題,是我們吃飯的本領。」

遠傳客服團隊在兩周時間內,將這些問題整理收斂成五個子項目,再向下延伸1700多個知識點,並依照疫情發展滾動式更新資訊。

根據遠傳統計,每1000通打進去亞東的電話,約有400通可以透過IVR語音系統處理,大幅減輕第一線醫護人員壓力。

第二步:兩周開發小護士Chatbot,開放全台使用

在透過IVR緩解電話客服壓力的同時,亞東醫院院長邱冠明透過國外的防疫數據,預測醫療量能會有不足的風險,且在居家隔離、居家照護成為一般輕症確診者的處理方法下,邱冠明認為使用AI Chatbot來消化大眾對於防疫資訊的疑問,會是比較可行的方式。

遠傳資深協理章鴻琳回憶:「院長希望Chatbot有互動感,讓病人覺得就像是真人在回答,有個小護士在身邊照顧一樣。」

「智能客服機器人-愛瑪」是遠傳旗下的智慧客服系統,歷經了約五年的開發時間,內部也有大數據、機器學習團隊,以及AI訓練師等人才,打算以愛瑪為基礎,開發出醫療版的「小護士愛瑪Chatbot」,但要在短時間內做出來,需要雲端用量等資源。

胡德民過去曾在微軟服務,當時他打給台灣微軟總經理孫基康跟他說,「這個(小護士愛瑪)是要救人的,可能需要捐一點Azure(微軟雲端平台)用量,你要不要加入?」孫基康不只答應,還派出兩位微軟機器學習顧問參與到這項專案。

遠傳
圖/ 蔡仁譯

電信愛瑪要變身成小護士愛瑪,關鍵在於背後訓練的資料,遠傳團隊以IVR資料為基礎去訓練Chatbot。亞東醫院特助黃裔貽回憶,當時蒐集200多題民眾常問的問題來訓練AI機器人,每一個題目又拆分成3~5種不同詢問方式,讓機器人回答起來更有真人感,只花了兩周的時間就順利推出。

疫情高峰時,亞東醫院一度承接了新北市三分之一的照護量能,「這是非常可怕的!」林子玉觀察,大約有40%的防疫詢問,都可以透過小護士愛瑪解決,透過分流讓護理師可以更專注在確診病患關懷工作上。

複製成功經驗,讓小護士愛瑪全台巡迴

現在,只要打開「遠傳心生活」App就能找到「小護士愛瑪Chatbot」,詢問防疫相關問題,不是遠傳客戶也能使用,而在這之前,遠傳內部光是決定Chatbot入口擺放位置,就爭論了一個多小時。

潘庭莉回憶,團隊也曾想過要開發一款獨立App,但光是要等待App Store上架等流程,就需要耗費大量時間,同時,也會有數位落差問題,老人家可能不會下載。

盤點手上資源,胡德民發現「遠傳心生活」App本身就有350萬的用戶,過去一直透過門市力量,推動用戶下載這款App,是流量相當大的現成入口,已經可以觸及一定人口數,因此決定先將小護士愛瑪Chatbot放在上面,此外,還設立了一個防疫專區,與指揮中心資料連動,隨時可以查詢防疫最新資訊,不限遠傳用戶,開放所有人使用。

胡德民_遠傳資訊暨數位轉型科技群執行副總
圖/ 蔡仁譯

胡德民表示,把Chatbot放在「遠傳心生活」只是第一步,小護士愛瑪Chatbot可以放在任何平台上,靈活性是很大的,未來也規劃跟不同縣市、醫院的LINE官方帳戶等平台合作,透過調整資料庫的內容,讓小護士愛瑪可以全台巡迴,在不同地方持續協助防疫工作。

動員各方資源,只花了兩周的時間就做出防疫Chatbot,胡德民認為,在這樣的節奏下,與其說遠傳是電信公司,現在反而更像是一家網路科技公司,在社會有需要的時候,也能貢獻力量,伸出援手。

責任編輯:吳秀樺

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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