傳產導入 AI 先別急著買工具：用 4 個問題找出最值得自動化的流程

「我們也該導入 AI 了吧？」這是這兩年我們最常從老闆口中聽到的一句話。接下來通常是：先買幾個 AI 工具的帳號、開一場教育訓練，然後……過了兩個月，大家又回到原本的做法。

問題不是 AI 沒用，而是順序反了：先有工具，再找用途。比較有效的做法，是先找出公司裡最痛、最值得解決的那個流程，再決定用什麼方式解決 —— 有時候是 AI，有時候只是把兩個系統串起來。

第一步：列出候選流程

找一個下午，請各部門的主管與第一線同事一起，列出「每天或每週都在做、大家覺得很花時間」的工作。不用管能不能自動化，先全部寫下來。常見的例子：

• 把客戶的訂單輸入 ERP
• 回覆 LINE 上重複的問題（營業時間、運費、出貨進度）
• 月底對帳、核銷收款
• 整理每日或每週的營運報表
• 更新網站或電商平台的商品資訊
• 在好幾個系統之間複製貼上同一筆資料

通常一個中小企業，很快就能列出 15–30 個候選。

第二步：用四個問題替每個流程打分數

針對每一個流程，問這四個問題，每題給 1–5 分：

1. 多常發生？（頻率）每天好幾次是 5 分，一個月一次是 1 分。
2. 每次花多久？（耗時）每次半小時以上、或需要好幾個人接力是 5 分。
3. 規則說不說得出來？（清楚程度）資深同事能清楚說明判斷方式是 5 分；「要看情況、憑感覺」是 1 分。
4. 錯了多嚴重？（風險，反向計分）錯了很容易發現、也補救得回來是 5 分；錯了會造成重大損失或法律問題是 1 分。

第三步：看分數，挑出第一個專案

把四題的分數加起來，排序之後你大概會看到三種流程：

• 高分（16 分以上）：最值得先做。常發生、規則清楚、風險可控，通常很快就能看到成效。
• 中間（10–15 分）：需要先整理。可能規則還不夠清楚，或資料散落各處。先把規則寫下來、資料整理好，之後再自動化。
• 低分（10 分以下）：暫時不要碰。偶爾發生、高度仰賴經驗判斷、或出錯代價很大的，先維持人工。

以下是一個示意的評分結果：

第四步：定義「成功長什麼樣子」

選好第一個專案後，先寫下用什麼數字判斷成功，例如：

• 訂單輸入的時間，從每天 3 小時降到 30 分鐘
• LINE 上的常見問題，有 60% 能由 AI 直接回覆
• 每週報表從手動整理 2 小時，變成每週一早上自動寄出

有了明確的目標，導入過程中才知道要調整什麼，也更容易說服其他部門跟進。

一個示意案例：20 人的貿易公司

以下是一個綜合多個案例的示意情境，說明這套方法實際怎麼進行。

一家 20 人的貿易公司，老闆想導入 AI，但不知道從哪裡開始。我們和業務、業助、會計、倉管各談了半小時，列出 22 個候選流程，再用四個問題打分數：

• 分數最高的是「客戶訂單輸入 ERP」：兩位業助每天各花約兩小時，把客戶用 Email 寄來的 PDF 訂單逐筆輸入。規則清楚（料號對照表早就有了），錯了在出貨前也會被發現。
• 第二名是「每週業績與庫存報表」：每週一早上，業務主管要花半天從 ERP 匯出資料、整理成簡報。
• 月底對帳得分中等：很花時間，但牽涉的例外太多，先列入第二波，並請會計先把常見的差異原因整理出來。
• 報價與議價得分最低：高度仰賴業務的經驗與客戶關係，暫時維持人工。

第一個專案選了訂單輸入（見〈AI 讀懂訂單與報價單〉），並設定目標：業助每天花在輸入的時間減少一半以上。上線一段時間後，業助把省下來的時間拿去追蹤交期、主動聯絡客戶，老闆也因為看到具體成果，決定啟動第二個專案。

不一定都要用 AI

評估完你可能會發現，有些流程其實不需要 AI：只要把兩個系統串起來、資料自動同步，問題就解決了。例如電商訂單自動轉入 ERP、出貨後自動更新物流狀態。這類整合往往比 AI 更便宜、更穩定（見〈老系統不用砍掉重練〉）。

AI 最擅長的，是需要「理解內容」的地方：看懂客戶傳來的單據、讀懂客人的問題、從一堆資料裡整理出重點。把對的技術用在對的地方，效果才會最好。

常見的四個錯誤

1. 從最大、最複雜的流程開始：第一個專案失敗，之後就很難再推動。
2. 只找 IT 或老闆討論：真正知道流程卡在哪裡的，是每天在做的第一線同事。
3. 沒有整理資料就開始：AI 讀到的是錯誤或過期的資料，結果只會更混亂。
4. 上線就結束：導入後要持續看數據、收集回饋、調整規則。

導入 AI 不是買一套軟體，而是一次重新檢視工作方式的機會。從一個流程開始，做出成果，再逐步擴大。如果你想找人一起盤點流程、評估從哪裡開始，歡迎參考我們的 AI 導入與整合服務，或預約一次流程諮詢。