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圖片來源/東京建築祭

在東京車站弄丟東西,AI能幫你找?生成式AI處理上萬件客服的實例

2024-10-21 未來商務 Jaime Chen
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東京地下鐵(Tokyo Metro)全線 180 站、平均每天超過 650 萬人搭乘,這樣一個龐大的鐵路系統,每天要處理的相當多的乘客疑問,包含問路、遺失物諮詢等,是個不小的人力負擔。為此,東京地下鐵近期決定在站內導入生成式 AI,協助處理大小事。生成式 AI 如何提升乘客體驗?

8 萬件遺失物諮詢,成龐大人力負擔

在導入生成式 AI 之前,東京地下鐵並非完全沒有嘗試其他數位轉型。東京地下鐵市場行銷部長川上幸一說:「東京地下鐵每年收到約 25 萬件乘客的訊息,其中 15 萬件是透過電話,10 萬是經由電子郵件。」為了減輕客服人員龐大訊息量的負擔,東京地下鐵有引入線上聊天機器人,但僅靠聊天機器人就能完成的諮詢,每年僅有 1.2 萬件左右。

川上形容,「它就像抓不準穴道的按摩師,經常給出與乘客需求不符的常見問題回答。」未能成功解決消費者痛點,只是浪費彼此的時間,「如果導入生成式 AI,讓回覆查詢時間縮短,並給出有效答案,能提升顧客體驗價值。對客服人員來也更有成就感,形成正向循環。」

在電子郵件收到的查詢中,大約有 80%,也就是約 8 萬件與遺失物有關。每經手一個案件,服務人員都得回信與旅客確認「什麼時候遺失?」、「在哪一站或哪裡遺失?」、「它是什麼顏色?」、「裡面裝了什麼東西?」等,先多次來回與乘客確認遺失物特徵,找尋後再回覆結果,並約定領取時間、地點等,一系列的書信往返耗時費力,川上也期盼生成式 AI 能解決這個問題。

延伸閱讀:客服人員壓力大反而遷怒客戶!這個 AI 工具能偵測工作者心情,幫忙降壓

用 70% 準確度,快速解決顧客問題

在建構生成式 AI 的過程,東京地下鐵採取的是 RAG 技術。它能從事先登錄的公司內部文件資訊等生成相應的回答,而員工後續新增、更新內部文件資訊時,系統也會自動進行內部文件資訊的結構化處理。這能幫助員工更有效率地執行文件的新登錄和更新作業,並確保文件資訊維持在最新版,讓更新不會成為絆腳石。

在遺失物處理上,東京地下鐵透過生成式 AI 構建了一個能夠根據遺失物的特徵,以對話形式輸入所需資訊的聊天機器人。如此,必要的資訊可以一次性收集到位,避免反覆溝通。除此之外,東京地下鐵也讓生成式 AI 支援「顧客服務中心」的電子郵件回覆。AI 會理解電子郵件的內容,並搜尋回覆所需的資訊以及生成回覆方案。把原本由手動進行的一系列工作全部自動化,員工只要最後確認並送出即可,大幅提升工作效率。

東京地下鐵訓練生成式 AI 方法,是當客服收到使用者的詢問時,會將應對流程分為 3 種類別,對於每一類流程,設定生成式 AI 必須達到的水準,但基本標準就是 70% 精確度,川上說明:「我們認知到,由於生成式 AI 的特性,要達成 100% 的精確度相當困難。」因此東京地下鐵將精準度目標設定在 70%,只要能達到 70% 以上的準確度,即開始進行實用化。

對於生成式 AI 提供的回覆,東京地下鐵在回覆給旅客前,會同步讓客服人員參考資訊做第一層判斷,回覆中也會附上「請自行確認」的提示,提醒旅客 AI 回答還是可能出錯。東京地下鐵企業價值創造部長青木洋二表示:「生成式 AI 確實有可能會生成錯誤的資訊。但即使不完全正確,如能讓旅客更快速獲得相關提示資訊,對顧客來說幫助更大。」

延伸閱讀:微軟、Google 狂押注!AI Agent 是什麼?將為軟體公司帶來哪些助益?

台北、桃園、高雄捷運 也都開始使用 AI 技術

無獨有偶,JR 東日本近期也嘗試在內部系統上導入生成式 AI,不只讓 AI 學習鐵道相關法規,還會跨部門統一整合員工與組織中,原本由個別掌握的業務知識與經驗。

這樣一來,即使是新社員或較無經驗的員工,也能快速從 AI 獲得與資深員工給出相當的建議,加快客服速度並提升品質。此外,AI 還能在教學上,示範設備及車輛維護、施工時的注意事項及過去發生的案例,提高作業安全性。當部門出現跨領域的疑問時,也能夠由 AI 提供適當的解答,而不需詢問其他領域的員工,節省工作時間。

台北捷運目前也有設置 AI 智慧客服,每月超過 10 萬人次使用,其中設有「一般事件通報」功能,當民眾在車站或列車上需即時協助時,可透過智慧客服告知北捷客服中心及行控中心,舉例來說,當車廂內有旅客打翻飲料時,只需在對話框輸入「有人打翻飲料」,就能觸發對話,引導通報者點選路線別、輸入車廂編號,並快速通報清潔人員處理。

日前捷運中山站也在測試 AI 站務員「小捷」,它能與旅客進行對話,回答捷運或該站相關問題,還擁有人物動畫與語音,並支援中、英、日、韓 4 國語言,讓國內外旅客都能輕鬆與它對談。

桃園捷運則在旅客數較少的 A20 興南站,導入虛擬智慧站務人員「霏霏」,能查詢時刻表、票價、路網圖、交通轉乘、周邊景點、天氣資訊、車站資訊、乘車須知等,達到精簡人力的目的;高雄捷運生態園區 9 月時則在測試全新機器人,除能自行移動外,還設有大型螢幕看板於站內穿梭,能回覆旅客包含常見 QA、周邊景點等問題,未來主要用於站內白天迎賓、夜間巡檢的工作。

AI 技術日趨成熟的同時,因為日本的地鐵、私鐵存在相互直通運行的情況,如果乘客不慎遺失了錢包等物品,可能需要向多家公司查詢。為了解決這種不便,東京地下鐵未來的目標,是打造一個能各公司統一回答的模型。青木說願景是:「如果聊天機器人的功能持續提升,未來或許不再需要每個鐵道公司都設立自己的客服中心。」對旅客和鐵道公司來說,呈現雙贏局面。

資料來源:ITmediaTokyo Metro臺北市政府桃園捷運

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一站實現管錢、省錢、提人效!COMMEET 智能費用管理,用 AI 助攻企業憑證數位化與治理升級

2025-12-22 經理人 X 擁樂commeet
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缺工、人工成本攀升、ESG 與內控要求加壓,企業的管理戰場正被迫往後勤延伸。許多中高階主管忙著追逐前端成長,卻忽略一個長期在失血的效率黑洞:財務與業務團隊每天耗在報銷、核單、整理憑證與補帳,拖慢結帳與決策節奏,也消耗企業最稀缺的資源——人才。

「依照政府規定,企業必須建立合規的報銷機制,因為這些資料最終都會回到財報,數據必須可信、可查。每個月的整理、季度或年度的審查,對企業來說都是不可迴避的任務。」COMMEET 創辦人暨執行長洪明楓指出,AI 技術已成熟、數位工具已到位,若憑證流程仍停留在紙本與人工堆疊,企業想提升營運韌性會更吃力,甚至在下一輪競爭中起步就落後。

缺工時代,人才不該被瑣事綁住

缺工已成常態,財務與業務團隊首當其衝。洪明楓表示,財務人員至少花費四成時間投入在逐張核對、Key in 與對帳;同時,在第一線打拚的業務人員還要承受代墊壓力與紙本報銷的瑣碎流程。這些低附加價值的作業,不僅降低效率,更加劇知識斷層與人才流動風險。企業必須認知到,真正付出的成本,其實是「讓專業人才困在不必要的瑣事裡」。

洪明楓進一步梳理企業常見的三大斷點:

第一是數據斷點。由於報銷高度依賴人工輸入與處理,人員異動或交接不順就容易造成資料斷裂,錯誤率上升。

第二是合規斷點。例如:除了統編、金額等基本欄位的誤植很常見;跨部門、子公司規範不一致,也會拉高管理成本;報銷項目合理性與科目錯置也帶來稅務與稽核風險。

第三是時效斷點。報銷延誤會影響結帳,導致管理報表變成落後資訊,預算控管便失去即時性。

而報銷流程的問題,終究回到經營面,牽動專案執行或財務健康。洪明楓直言,「減少事後補帳,做到提前管理才是關鍵!」

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COMMEET 模式,為企業打開治理新價值

「一筆支出從發生到入帳,牽涉預算、權限、付款方式、憑證蒐集、主管審核與帳務處理。」洪明楓建議,企業可導入全台首家智能費用管理系統 COMMEET,整合 SaaS、AI-OCR 與數位企業卡,將分散、仰賴人力的費用流程收斂成一套可稽核、可追溯、可分析的治理機制,讓人才回到營運與策略的主戰場。

「COMMEET 本質上是一套 SaaS,核心是把原本分散、仰賴人力的費用流程整合起來,讓企業用系統而不是人力來管理。」洪明楓說明,這至少帶來三方面的效益:管錢、省錢、省人力。

第一是管錢。COMMEET 將預算控管前移,讓管理層能在支出發生時就看見變化。他以一家日商連鎖眼鏡品牌為例,快速展店帶來跨店費用分攤與新人訓練壓力;在導入COMMEET後,門市人員報帳更直覺、補件減少;總部能即時掌握各據點預算執行,不必等到月底才發現超支,擴店管理更穩定。

第二是省錢。過去,企業長期仰賴員工代墊費用,尤其是海外 SaaS 與 AI 工具的訂閱支出,流程繁瑣、資安與帳號歸屬風險也跟著上升。「員工代墊,本質上就是一張張尚未報帳的應付帳款。」洪明楓指出,透過 COMMEET 數位企業卡,企業能在支出前設定預算、即時控管費用,支出結構回到「企業對銀行」的信用關係,規則更一致、員工體驗也改善。「目前 AI 軟體支付已占企業卡使用量的 25~30%,差旅其次。」他補充,企業支出型態也隨著時代變遷有所不同。

第三是省人力。COMMEET 以系統整合取代重複核對,讓每一筆支出的處理時間縮短約 80%。業務、行銷、店長不必再被補件與逐筆比對牽制;財務也能從庶務抽身,投入規範設計、風險控管與決策支援。

「根據COMMEET的應用數據,約有 3~5% 的費用會因違反報銷規則而被 AI 即時擋下;而這些省下來的金額會直接反映在淨利上。」當控管從月底回頭追認,轉為流程前段即時攔截,企業無疑將獲得更穩的財務體質,以及更高的管理透明度。

憑證數位化,是企業必經的轉型之路

儘管工具齊備,但憑證數位化往往不是企業數位轉型的優先選項,原因很直接:短期看不到業績貢獻、又牽涉財務流程習慣。對此,洪明楓分享,COMMEET 客戶中近 15% 為日商,因為日本《電子帳簿保存法》修法,要求企業同步保存憑證數位檔,以提升查核效率,因此積極落實憑證數位化。

回頭看向台灣,事實上,近年法規也逐步鬆綁,國稅局已允許企業在符合條件下,以電子方式保存多數原始憑證。而下一步的關鍵門檻,在於不繳回紙本後的重複報銷風險。對此,AI OCR 的辨識能力將成為自動化的核心;在前端即完成結構化與比對,流程才能真正輕量化。

目前 COMMEET 已處理超過 160 億元費用與憑證資料,系統已在企業情境中驗證規模。洪明楓預期,AI 的角色將從憑證辨識延伸到簽核、審計與費用監控。「當資料量累積到一定程度,系統可自動判定科目、辨識低風險支出,審計流程也有機會從人工全檢轉為 AI 全檢、人力抽檢,報銷與簽核朝部分自動化邁進。」

邁向 2026 年,企業是時候為憑證數位化打基礎,先梳理、再重構行政流程,讓報銷也能升級為決策級資料來源,為財務監控、風險管理與長期成長掌握更多主動權。

[本文由經理人整合行銷部與擁樂commeet共同製作]

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