線上學習平台AmazingTalker是AI浪潮中，反應最快速的第一批公司。甚至執行長趙捷平在接受媒體採訪時表示，不惜祭出裁員手段，將近200名員工縮減至160名，為的就是推動公司走上AI轉型之路。
結果如何？
AmazingTalker AI Team負責人林煒勛在第一屆Generative AI年會上，用一個小故事開場：有一天，會計夥伴跑來請他開放部分功能權限，為了執行一段程式碼，「你的程式碼？我過了一下才反應過來，他們是真的要用來優化工作流程。」
現在不只是會計部門，AmazingTalker在客服、影像、市場、人資、研發等部門，皆有運用AI來協助工作流程的案例，且皆有顯著的成果。
不過，每一個公司的流程並不相同，AmazingTalker的實戰方法不一定適用於每一個公司。但從各部門的分享中，可以找出一些規則：
- 找到痛點、拆解問題、找出問題真正的本質
- 詢問ChatGPT找到解決方案
- 不斷嘗試
AI怎麼助企業部門轉型？
客服部門：降低35%回覆人力、效率提升50%
AmazingTalker的客服部門每周有2,000+則客服訊息，儘管已經提供每日16小時的客服服務，每個用戶仍需要等待3.5小時才能獲得解答。
他們也嘗試過聊天機器人（Chatbot）與市面上的AI解決方案，前者無法理解用戶需求、後者則是沒有辦法個人化設定，很容易錯誤判讀用戶的需求。
AmazingTalker的客服部門梳理出工作中最重要，卻最繁瑣的核心，就是「查詢報表」，用戶的一個問題，可能需要查找2～3個報表才能回覆。
他們的做法是：把ChatGPT變成一個一個的客服專家，像是退費專家、老師專家、學生專家，分門別類地設定專屬知識庫，降低錯誤判讀的比例。用戶的問題進來後，就先判斷屬於哪一種類別的問題，分派給不同的客服專家。降低了35%的回覆人力，解決問題的效率上升50%。
影像部門：10分鐘就能處理完2小時的影片素材
AmazingTalker擁有45萬訂閱的YouTube頻道《驚奇玩起來》，影像部門的負責人表示，最大困難是影片製作周期非常長，從找尋來賓、企劃、拍攝、剪輯、發布，至少需要5個工作天。
其中又以剪輯中的「素材整理」最為繁雜，平均每一支影片原始素材長約2小時，團隊需要花10個小時的時間手動整理、挑選想要的剪輯段落。
確立好痛點後，團隊詢問ChatGPT程式碼撰寫的方式，以及OpenAI釋出的語音辨識系統Whisper API，替影片素材自動加上逐字稿。接著，再次詢問ChatGPT，把流程轉換為使用者更容易使用的網頁UI格式。
最終僅需10分鐘，就獲得2小時的影片素材的重點摘要，讓剪輯拿到素材後可以知道每一段的內容，把所需時間從10小時降低為5小時。
市場部門：4人團隊維護10+個海外市場
雖然AmazingTalker逐漸走向海外市場，但內部負責廣告的市場團隊只有4個人，每天需要維護超過200個廣告投放。
他們最主要的痛點有2個：第一，是每天要花很多時間確認每個市場的廣告是否有問題；第二，每天要花2個小時的時間上架廣告。
處理方式，也是在確立流程後，詢問ChatGPT串接方式。舉例來說，怎麼串接Google Ads的API到其它工具，再觸發自動化工具Zapier，然後在通訊軟體Slack中自動報錯。中間複雜的串接流程，就是一一把問題拆解，拿去詢問ChatGPT。
廣告上架部分亦然，直接透過ChatGPT產生Python程式碼，去串接下廣告的API，將廣告上架的人為錯誤率降低為0%，且工作時間從1～2小時縮短到10分鐘。
人資部門：人力縮編、效率卻提升90%以上
AmazingTalker的人資部門原本有1位負責人、5個全職、2個兼職，負責全公司的薪資、調薪、離職日、分析資料的計算。其中光是薪資計算的環節，每個月就要花2個完整的人力、3天的時間來處理。
同樣把流程拆解出來：薪資處理有7個步驟，包含資料輸入、撈報表、重組到主表、查報表、運算、檢核標示、覆核，希望可以簡化到人資只需要資料輸入，就可獲得最後的覆核。中間的串接流程也是由人資團隊詢問ChatGPT，不斷嘗試、擴充。
結果是人資團隊現在縮減為4個全職、1個兼職，薪資部分只需要1個人、4小時的時間就能處理完成，效率提升90%以上。
責任編輯：林美欣
