傳統企業如何低成本引入AI應用

一、從「小處著手」，確立明確的應用場景

傳統企業引入AI，最忌諱好高騖遠、追求一步到位。與其投入巨資開發龐大系統，不如從企業內部最迫切、最具體的問題著手。關鍵在於找到那些「高重複性、低決策複雜度」的場景。例如：

• 智能客服聊天機器人： 處理常見的客戶詢問，提供24/7的基礎服務，釋放人力處理更複雜的案件。

• 文件智能處理： 利用AI自動識別、分類與擷取發票、訂單、合約等單據上的資訊，大幅減少人工輸入與錯誤。

• 數據分析與預測： 對現有的銷售數據進行分析，預測未來趨勢，為備貨與行銷策略提供數據支援。

選擇這類「點狀」應用，不僅試錯成本低、實施週期短，更能讓企業快速累積AI經驗，並透過實際效益（如節省工時、降低錯誤率）來說明內部同仁，為後續推廣奠定基礎。

二、善用現成的SaaS工具，避免重複造輪子

對於缺乏技術團隊的傳統企業而言，自行開發AI模型既不經濟也不現實。當前市場上已有大量成熟的「軟體即服務」（SaaS）AI解決方案，企業無需負擔底層技術的開發與維護成本，僅需透過訂閱制付費，即可直接使用其功能。

• 行銷領域： 可使用AI工具自動生成行銷文案、設計海報，或分析社群媒體聲量。

• 人資領域： 可利用AI進行履歷初篩，快速匹配職位需求。

• 客戶關係管理： 可導入具備AI分析功能的CRM系統，預測客戶流失風險並進行精準行銷。

這種「即插即用」的模式，讓企業能以最低的門檻與前期投資，快速享受到AI帶來的紅利

三、盤點並活用既有數據

AI的運作離不開數據。傳統企業雖未必有「大數據」，但通常擁有大量未被充分利用的「沉睡數據」，如歷史交易記錄、客戶資料、進銷存紀錄等。引入AI的第一步，便是系統性地盤點與整理這些內部數據，確保其品質與一致性。
初期不需要建立龐大的數據中台，可先從特定業務環節的結構化數據開始清理。乾淨、有條理的數據，是AI應用能否成功的關鍵燃料。同時，在引入任何AI工具前，必須將數據安全與隱私合規置於首位，建立嚴格的存取權限管理機制。

四、採用「試點先行，逐步推廣」策略

為控制風險與成本，建議企業先選擇一個部門或一個特定業務流程作為「試點項目」。成立一個由業務部門與IT人員組成的小型專案團隊，明確設定試點項目的成功指標（例如：將發票處理時間減少50%）。在試點階段，重點在於驗證AI應用的可行性與實際效益，並從中學習與調整。試點成功後，其所沉澱的經驗、流程與人才，便能成為企業內部的一顆「種子」，逐步將AI應用複製與推廣到其他部門，形成滾雪球效應

五、投資於員工培訓與文化塑造

技術易得，觀念難改。低成本引入AI的另一關鍵在於「人」。企業應提供基礎的AI科普培訓，消除員工對「被取代」的恐懼，並引導他們將AI視為提升工作效率的「協作夥伴」。同時，鼓勵員工提出工作中可被AI優化的環節，自下而上地驅動創新，建立擁抱數位化的企業文化。