看牙醫像訂房一樣方便！Dent&Co助3,000位牙醫管理病患，怎麼當「醫療界Agoda」？|數位時代 BusinessNext

改善就醫體驗，目標為牙醫師帶來更多客戶

朱耕甫回憶自己的求學路，「大五、大六開始需要到醫院實習，我很擔心要怎麼跟病人溝通，在這麼多主治醫師的圍繞下，我不知道如何才能夠被病人認識」。

臨近畢業，愈是感到迷茫與不安。朱耕甫開始利用課餘時間自學行銷管理方法、聊天機器人應用，同時在部落格上分享國外文章與實務經驗觀點，也開始有同行會瀏覽、追蹤，甚至留言在診所遇到的狀況，這是形成了很好的交流機會，他也累積了第一批Dent&Co的潛在用戶。

但是朱耕甫提到，這個創業題目的最大挑戰是「教育市場」，怎麼讓診所接納、願意導入數位系統，對他來說是一件困難的事。「買單的人是牙醫師，但最常使用CRM系統的人會是診所櫃台人員，而他們剛開始接觸到新服務的時候，多少會有點牴觸。」因此，必須將系統設計得非常簡潔、好上手，並且有專人從旁協助。

以Dent&Co為例，牙醫師或診所人員只需要請病患加入LINE或Messenger，後續的所有功能都可以交由聊天機器人自動化運作。

Dent&Co目前已經有一系列的牙醫診所CRM服務，包含自動提醒回診、病患評價蒐集、術後關懷與衛教資訊發放，並且採用Line或Messenger的聊天機器人自動化回覆。

除此之外，Dent&Co團隊也往「看診前」的服務布局——架設牙科線上預約平台，讓病患能夠隨時在網路上查找每一位牙醫師的評價與學經歷、治療類別，更可以直接預約看診時間。

朱耕甫補充，Dent&Co的線上預約平台已經有超過35萬筆實名制（去識別化）的民眾評論、一年累積15萬筆線上預約，「我們的目標，是讓有實力的牙醫師被更多民眾認識。」

在台中佳威牙醫診所執業、有使用Dent&Co系統的牙醫師楊豐瑋分享，「對醫生來講，這套系統主要幫助提升工作上的便利性：第一，可以隨時查看患者的約診情況；第二，患者不一定要在我們診所營業的時間打電話約診。」

Dent&Co下一步：前往東南亞挖出更多商機

根據衛福部公告的最新統計數字，台灣2020年執業的牙醫師人數約1萬5,249位。發展牙醫服務的新創而言，本地的市場規模其實不大。因此，朱耕甫從創業開始，就知道Dent&Co要往海外發展，當確定牙醫師用戶、採用線上預約平台的民眾人數穩定成長以後，便著手拓展其他市場。

Dent&Co出海的第一站是泰國，由於朱耕甫太太（首圖左二，現為共同創辦人）本身就是泰國人，對當地的市場環境、牙醫師算是熟悉，未來也希望有機會能夠回到泰國。除此之外，團隊評估，泰國的人均收入與醫療水準較高，與其他東南亞國家相比，更適合發展CRM服務。

有關營收方面，朱耕甫分享，Dent&Co在幾年前已經損益兩平，客戶留存率是98.5%，「營收目前還是集中在台灣，泰國的業務處於剛起步階段。」主要收費方案則分為2種：診所方案、醫師方案。其中，診所方案可以再細分成「基礎版」與「進階版」，後者多了精準廣告投放、跨渠道線上預約（小幫手平台／Google Map／Facebook／Instagram...等）、社群短影音拍攝等服務。

今（2023）年，Dent&Co將同時發展台灣、泰國兩地市場。目前在台灣的牙醫師用戶數量已經達到3,000位，佔市場20%，團隊會往其他科別發展業務，包含復健科、心理諮商，「這些科別都需要病患定期回診，而且非常需要找到合適的醫師治療。」在泰國，則先專注開拓市場、站穩腳步。

朱耕甫最後也談到，從一名牙醫師轉變成創業者的感想，「其實看診對我們來說一定是比較輕鬆，不僅收入回報是可預期的，而且對外一直是很專業的形象。現在變成比較像是業務的角色，向別人推薦產品。我覺得這當中的角色轉換，對大部分醫師來說應該都蠻痛苦。」他也回憶道，前期很難享受其中，可是想到自己做的事情正在解決其他牙醫師的問題，就產生了堅持下去的動力。

一切彷彿是安排好的巧合，Dent&Co的精神指標——Agoda的大本營就在曼谷。這似乎意味著，如果Dent&Co在未來拓展泰國市場有成，將會往「醫療領域的Agoda」邁進一大步。

Dent&Co小檔案

成立時間：2018年
創辦人：朱耕甫Steve
主要服務：醫療CRM（Customer Relationship Management，顧客關係管理）服務
目標客戶：牙醫師（診所）
最新成績：超過3,000位牙醫師使用

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問