即使員工普及使用 AI，也不代表公司流程已完成數位轉型。例如行銷用 AI 撰寫文案、業務整理報價單，但若資料規格不一，跨部門交接時仍需重做，省下的時間又被消耗掉。企業導入 AI 的第一步，應是找出可獨立測試、資料齊備且有人願意使用的工作流程，再以階段性成果評估擴大。比起盲目要求全員自動化，先解決單一具體問題，更容易驗證 AI 的效益與不足。
本集《這就是電商人蔘》邀請《 Raccoon AI 》創辦人暨執行長周益鑫 James，分享企業導入 AI 的瓶頸、團隊落地經驗與實際案例。他也深入解析 AI 化身為客服、業務助理或行銷夥伴時，企業應如何重新設定期待、協作模式與成效評估。若你正思考如何將 AI 融入日常營運，切勿錯過本集內容。
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重點摘要
- 企業導入 AI 的難點，在於資料、流程與期待落差。員工會使用工具，不代表跨部門工作就能順利銜接；企業仍需建立共同的資料定義與交付標準。
- 先挑一段能驗證的工作，再逐步擴大。例如讓 AI 客服承接非營業時段的詢問，觀察是否解決問題、延續對話，而非一開始就要求 100% 成果目標。
- AI 客服先求有用，數位員工則要融入團隊，對外服務應優先提供清楚的解釋與引導；內部助手則由第一線同仁參與設計，接上實際需要的資料與任務。
- 衡量 AI 數位員工成效，要看是否它能讓真人員工工作真正變順。 除了使用次數，更應確認 AI 的產出能否被接手、減少多少重複處理，以及最終是否支持部門目標。
- 結合 GEO 與客服資訊，找出品牌內容缺口。從顧客常問的問題、AI 提及的品牌與引用來源，調整商品頁及內容策略，雖然不能保證排名、流量或 AI 引用，但卻是小品牌能與大品牌競爭的機會點。
為什麼員工都在用 AI，但公司營運導入 AI 卻還是卡關？
James 觀察到，個人使用 AI 與企業導入 AI 之間，隔著資料、流程與人的期待。像是個人問 AI 午餐吃什麼，即使答案不完美，也可能有參考價值；但工作交付卻不同，一份 AI 生成的內容若不能交棒被下一個人、下一個團隊使用，就代表 AI 尚未完全融入到公司營運流程中。
痛點一、缺少企業脈絡，員工反而得花時間教 AI
AI 若缺乏企業運作習慣、資料定義與決策脈絡，回答往往需要反覆補充資料與驗證。當微調 AI 比自行處理更耗時，員工自然傾向回歸傳統做法。
因此，導入不能僅止於開通帳號或採購工具，企業需釐清：任務所需資料為何？儲存於何處？AI 的產出需符合何種交付標準？這些前置準備正是 AI 能否進入日常營運的關鍵。
痛點二、AI 各用各的，跨部門交接仍然會卡住
即便同仁各自運用 AI 快速產出，若使用的模型、參數與提示詞不一，交接時仍需重新核對，難以順暢接手。
James 指出，這正是跨部門協作導入 AI 的主因：單點效率提升不等於全流程順暢。企業需要建立統一的資料定義與交付標準，避免 AI 加速累積不一致的內容。
痛點三、期待值落差，員工有時需承擔試錯壓力
另一個導入障礙來自對 AI 應用的「期待值」，例如老闆看到 AI 回得快，容易期待員工的工作成果也能立即倍增；但員工實際使用時，還是有模型能力、資料品質與流程限制要處理。
若初期設定過高的業績目標並要求執行者承擔未達標責任，團隊容易趨於保守。James 建議將大目標拆解為階段性指標，並給予試錯資源，才能引導團隊找出真正需要修正的環節，而非僅推託於「模型不夠聰明」。
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品牌想開始第一個 AI 專案：先選一段能驗證的工作！
「哪種工作最適合先導入 AI？」
James 認為無須套用固定公式，關鍵在於：「這項工作能否拆分出局部進行 AI 測試，且測試後能明確判斷效益是否提升。」
以 AI 客服為例，品牌的痛點往往包含人員流動空缺，以及非營業時間的詢問需求。此時首要目標極為明確 —— 填補非上班時間的回覆空白。
例如母嬰品牌的消費者多在夜間詢問，若過去僅能收到「請於上班時間再聯絡」，顧客容易流失。改由 AI 即時回應後，可觀察其是否解答疑問、延續對話或引導至合適商品。這些指標比直接要求 AI 帶來訂單成長，更具備階段性驗證價值。
但客服量少的品牌，也不必因此急著自動化。James 提到，如果一個月只有數十次客戶詢問，品牌經營者仍值得親自瞭解顧客在意什麼，省下對話時間之前，也要考慮是否同時失去了理解顧客的機會。
總結品牌起步策略：明確定義「讓 AI 在何種情境下、協助誰完成哪段工作、並以何種指標評估效益」。範疇越清晰，越容易找到優化方向與擴大應用的契機。
從全球與台灣 AI 零售應用概況開始，結合流量獲取與企業 AI 轉型的深度洞察，帶領讀者快速瞭解零售 AI 的發展趨勢！
AI 客服一定都要有「人味」？不同情境有不一樣的需要
當 AI 代表品牌面對消費者，許多人擔心語氣過於機械。James 認為「服務溫度」源自合理的解釋與引導，而非堆砌口頭禪或刻意模仿真人。
若答非所問，再親切的措辭也難獲信任；反之，若能精準提供資訊並指引下一步，即便顧客知曉對方是 AI，依然能獲得良好體驗。
確立實用性基礎後，品牌再逐步融入專屬語料與表達風格。導入順序應以「解決問題」優先，切忌將「擬真度」作為唯一成功標準。
AI 客服導入成功案例：輔助售價千萬的房地產業成功轉單
James 分享房地產客戶的案例：過去消費者線上留單後，業務後續聯繫常面臨顧客遺忘或排斥推銷的困境。
導入 AI 客服後，引導消費者先於頁面中與 AI 互動，釐清學區、建案規格等細節，再評估是否留單。業務後續接手時，即可順著需求脈絡深入溝通。原本預計用於售後服務的 AI 客服，意外透過這種預先互動機制，採集到更高意向的潛在買家名單。
此模式成功的關鍵，並非由 AI 獨立成交高單價產品，而是先由 AI 釐清需求，再順暢交棒給真人。這正呼應了品牌導入 AI 的核心 ——「拆解服務流程，讓 AI 與人各司其職。」
「AI 數位員工」怎麼設計？先讓使用它的人定義工作
在這次訪談的脈絡中，AI 數位員工指的是結合企業資料、內部系統與特定職能，能持續協助團隊工作的 AI 助手，它與臨時開一個聊天視窗的差別，在於能否累積工作脈絡，接上原本的協作流程。
James 坦言過去曾過度要求團隊「AI 化」，但由上而下的想像容易造成溝通落差。
《 Raccoon AI 》隨後調整做法：向全員公開營運目標，由各部門評估若配備 AI 助手最希望解決何種痛點，再克服技術限制。團隊進而發展出 8 隻分工明確的「浣熊」數位員工。
例如「業務浣熊」可彙整追單進度、報價與銷售機會，減少重複輸入背景資料；「行銷浣熊」則負責交叉分析廣告數據與銷售表現，節省資料搬運時間。
數位員工的價值在於實現工作資訊的持續累積。當團隊建立資料串接基礎，討論焦點便能從「整理資料」提升至「發掘營運機會」。
內部數位員工的設計上，James 特別重視「角色感」，讓 AI 具備幽默感與打招呼的互動能力，避免成為嚴肅的追指標工具。團隊更透過公開群組與 AI 協作，讓不熟悉 Prompt 的同仁能參考他人的下指令方式，在日常作業中順暢推進行動。
該如何判斷「AI 數位員工」的績效？
當品牌開始習慣 AI 數位員工的加入後，又該如何判斷它是否表現好呢？
James 提供了一個評估指標：觀察 AI 暫停服務時的團隊反應。當 AI 例行維護時，同仁若反映作業時間大幅增加，即代表 AI 已深入流程。此時將 AI 承接的任務對齊部門 OKR，若符合預期效益，即為合格的數位員工。
成效衡量不應停留在使用次數，而應深入檢視：「承擔了何種任務？」、「產出能否直接交付？」、「需要多少人工修正？」以及「是否有效支持部門目標？」。
讓品牌能在搜尋中被看見！用 GEO 接上客服與營運
最後，對於正在尋找曝光機會的品牌，James 也分享了《 Raccoon AI 》在 GEO 應用方面的規劃。
GEO（生成式搜尋優化）聚焦於品牌內容在 AI 生成回答中的曝光、引用與推薦機會。透過《 Raccoon AI 》的 GEO 方案，品牌能分析 AI 搜尋提及自品牌或競品的狀況，以及引用來源，作為優化官網與擴充 AI 客服知識庫的依據。
客服對話資料亦能與 GEO 相互印證：顧客常問問題與 AI 搜尋需求高度重疊。結合對話記錄、商品推薦點擊率與搜尋趨勢，品牌能更精準地調整商品頁說明、客服腳本與內容策略。
比起廣寫產品介紹，優先找出顧客常追問但頁面未說明的比較痛點進行補強。透過服務鏈的串聯，能在流量分化時代為品牌爭取更高的搜尋能見度。
總結
James 表示，團隊正持續提升跨部門「AI 員工」的協作能力。AI 若要參與更深層的決策，前提是累積足夠的企業資料與工作脈絡。
企業無需一開始就追求宏大目標，建議「從高頻發生的特定工作切入」，釐清資料品質與權責分配，由第一線同仁共同設計工作流。待運行穩定後，再評估擴大至其他範疇。
對於人才的準備，James 的建議十分明確：「深化既有的專業能力」。
當 AI 接管基礎資料整理與分析，領域知識（Domain Knowledge）仍是判斷品質、提出精準問題與決策的核心。AI 時代下，企業的核心課題是建立一套人機高效協作的營運機制，而非單純引進工具。
常見問題回顧
企業第一次導入 AI，應該先從哪裡開始？
AI 數位員工與一般聊天工具有什麼不同？
品牌做 GEO，和導入 AI 客服有什麼關係？
本身對於數位行銷領域滿懷憧憬，喜歡閱讀消費者心理與電商相關書籍，非常愛巴哥狗但家裡卻無法養，期盼能透過各種品牌內容合作（採訪、Podcast、影音企劃）帶給品牌店家更多電商經營的協助。
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