怎讓最不AI部門甘願使用?遠傳從員工想省時、怕出錯下手
怎讓最不AI部門甘願使用?遠傳從員工想省時、怕出錯下手

「我把做法用螢幕錄影,然後影片貼過來、請AI照抄,後面的流程就自動處理好了!」一名年輕的會計部門同仁,興致勃勃的介紹他如何使用新工具,讓自己能提早完成工作、準時下班,「我昨天有嘗試,真的比自己慢慢做還快!」一名資深主管補充。

這是每週四,遠傳內部經營會議的場景。

在這裡,AI不是口號,而是一種工具,因為「好用」,被一傳十、十傳百,成了部門員工們口中的上班「必備好物」。它既幫忙簡化原本繁複的工作流程,對遠傳來說,更是轉型的關鍵一步。

而為了今日這幅「人人擁抱AI」的光景,遠傳已經磨了三年。

friDay影音當實驗場,AI問答讓點擊率增7倍

最早在二○二三年,遠傳就開始嘗試將生成式AI應用在自家產品,friDay影音是他們第一個實驗場。當時,friDay影音表現不俗,但上萬部影片中,只有其中的幾千部被觀看,如何讓片庫輪轉、同時提高會員停留時間,一直是難解的痛點。

遠傳從客服經驗發現,比起打電話給客服,年輕人更喜歡跟AI機器人對話來解決問題。於是friDay影音依樣畫葫蘆,開發出「問AI」機器人與觀眾互動。團隊先以人工看過劇情,再根據內容情節「貼標籤」,還會把會員的留言、評論納入資料庫,讓AI學習。

現在,只要在對話框輸入看片需求,比如:「我是牡羊座、男性,加班好累想放空,推薦看什麼好入睡?」就能獲得專屬推薦片單,用生活情境,補上無法透過搜尋滿足的需求。

採用AI智慧推薦專屬片單功能後,影片點擊率上升七倍,friDay影音更是坐穩本土OTT平台付費訂閱冠軍。

「這是我們第一次吃到AI的紅利。」就連曾在微軟十四年、見過大風大浪的遠傳資訊長胡德民,也難以忘懷當時拿到成績的喜悅。

嚐到甜美果實滋味的遠傳,第二步,是將這份經驗複製到工作內容更複雜、影響層面更廣的資訊部門。

二四年全球爆發「藍屏事件」,美國網路安全公司CrowdStrike發出異常軟體更新,導致全球大量用戶的Windows作業系統電腦、設備故障,遠傳也是受害者之一,客服系統、網頁統統被影響。

「一有問題,我們必須在最短時間內找到原因。」胡德民指出,對電信業資訊團隊而言,為避免服務中斷,從問題發生到找出癥結,每個人都是「掐著碼錶」在算時間。

遠傳管理四百多套資訊系統、八百多萬用戶,處理的資料量以TB(兆位元組)計算,工程師光是分析一件IT維運事件、找出問題就要花兩小時,也難以預測錯誤何時發生,讓胡德民意識到,是時候讓AI進場了。AI能處理大量資訊,並自動查詢、判斷,甚至執行,最重要的是「不會累」,能二十四小時持續監控,這讓系統問題查詢時間從幾小時縮短至數分鐘,還省下三到五成人力。

但,儘管已有部門展現成績,要讓AI在公司遍地開花還是不容易,遠傳也多次碰壁。

員工對AI無感怎辦?不說教而是從痛點出發

「你光是讓一線同仁具備AI知識是沒有用的,就算叫所有人來上課,不做就是不做。」胡德民發現,再怎麼說教,都不如實作有用,所以,員工要對AI有感,就得「用」。

比如會計部門,使用AI的意願較低,因為作業固定,且深怕出錯,寧願慢,也不願導入新工具增加風險。「你有這麼多的子公司的帳要處理,同樣步驟要複製、貼上二十次,如果用AI,它幫你比照辦理,你只要做一次。」胡德民告訴會計同仁,並鼓勵對新工具接受度高的年輕人先嘗試。

沒想到大家「一試成主顧」,還漸漸說服資深員工採用。「其實動力來自於大家都想早下班,」胡德民笑說,「但也給我們帶來巨大紅利。」

同樣保守的,還有行動網路部門。他們管理約一萬四千座基地台,高度仰賴人力判斷與排除故障,只要微小錯誤就可能導致訊號中斷、影響成千上萬的用戶,所以工程人員對任何變動都戒慎恐懼。

既然如此,胡德民便從「零錯誤」角度切入,也就是同仁在執行工程改動前,先讓AI檢查問題與盲點,盡可能降低人為錯誤。而在訓練AI的過程,老師傅們把自身經驗交出去,也緩解了他們面臨知識無人傳承的焦慮。

「痛點之所在,就是AI價值之所在。」胡德民說,從同仁想省時、怕出錯的「痛」出發,反而讓起初最抗拒改變的人、曾被遠傳總經理井琪稱作「最不AI」的部門,慢慢踏上AI旅途。

這幾個陸續發酵的AI專案,被整合成「遠傳智靈」平台,就像遠傳的AI大腦,包含公司知識庫、資訊系統與規章,讓同仁根據需求應用。

遠傳
圖/ 圖表製作者:張如嫻

下一步:串聯大數據,踩的坑變服務企業本事

當部門AI化,遠傳的下個議題,就是串聯公司大數據,從解決片段問題,進一步強化經營能力、縮短決策週期,並讓「內服」過的AI工具也能「外用」,提供給企業客戶。胡德民認為,遠傳自己經歷過AI轉型、踩過坑,能了解客戶問題,更有機會說服對方埋單。

對於這項新服務,Google台灣前董事總經理簡立峰提醒,電信業者不是技術研發單位,想做AI服務生意並不容易,企業客戶可能更在乎,業者能不能提供彈性的機房架構,讓企業快速整合自家AI工具,或者協助處理資安問題;這條路,更有機會成為電信業的AI商機。

遠傳已有兩千多名員工使用AI、四百多名工程師利用AI開發新產品、新工具。

這家公司證明,與其由上而下強推工具,不如對準員工痛點;唯有先解決自家的問題,才可能將轉型踩過的坑,化作服務客戶的真本事。

本文授權轉載自:商業周刊
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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
圖/ 數位時代

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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