撰文 簡鈺璇
讓機器人預約會議室、解決報帳問題！台灣大如何讓 AI 應用在組織落地？
國際調查機構 Gartner 發布最新技術趨勢報告指出，代理型 AI（agentic AI）是 2025 年十大科技趨勢之一。NVIDIA 執行長黃仁勳在 2025 年 CES 主題演講提到，生成式 AI（像是透過提示生成文本）的下一步是代理型 AI，意指 AI 不需要明確人們明確輸入指令，能自動根據情境執行任務。黃仁勳更大膽預測，未來人資部門會有代理型 AI 加入。這相當於，人資同仁有位機器人助理幫你算薪資。
EP407【總編會客室】「它時代」來了！專訪台灣大哥大資訊長蔡祈岩：台灣企業如何靠 AI 抓住下一波機遇？
AI 助理正是代理型 AI 的其中一個形式。台灣大哥大資訊長蔡祈岩說：「打造 AI 助理一點都不難！」台灣大哥大在 2 年前就著手規畫相關專案。他們先取消內部同仁的電話分機，改用類似 LINE 系統的文字客服平台。透過客服平台蒐集員工在日常工作中遇到的問題，例如：出缺勤規定、忘記登入密碼、會議室使用狀況、報帳流程等。台灣大再將問題進一步整理、分類，並讓 AI 學習公司政策與工作規章，從而能夠準確回覆員工的需求。
然而，AI 助理不僅止於問答功能，台灣大將人資系統、會議室等系統與 AI 串接。例如，同仁詢問剩餘特休天數，AI 能即時從 HR 系統中調出數據回覆；在詢問會議室空當時，AI 則能連結會議室預約系統，幫助自動完成預約。
此外，要讓 AI 助理自動自發完成任務，還需要為 AI 建立「情境感知」能力，將員工日常被觸發行動的事件（例如：行事曆提醒、email、各類系統通知、即時通訊）都串接到 AI 助理上。舉例來說，當員工在 email 上收到開會通知，AI 能讀取這封郵件內容，主動查看行事曆是否有衝突，建議會議時間並自動完成會議室的預約。當 AI 感知的情境愈多，它就愈能根據不同情境，採取更多對應服務。
蔡祈岩在與台灣大總經理林之晨合著《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》一書指出，企業只要掌握「問答服務介面」、「知識平台」、「情境感知」和「整合現有資訊系統」等 4 個設計架構，就能成功打造 AI 超級助理。透過 AI 這位得力的助手，同仁節省行政瑣事的時間，大幅提升工作效率。
透過跨部門競賽，找到「低垂果實」快速放大 AI 效益
AI 代理只是台灣大在生成式 AI 應用中的一個範例。另一個顯著效益的應用是，將生成式 AI 導入客戶服務。台灣大不僅在 App 中內建文字客服機器人，顧客還能以台語、客語或英文等不同語言進行語音提問，其語音辨識率達 97%，回答正確率將近 99%。AI 客服讓客戶等待時間減少 50%、真人客服需求減少 50%，客服人才便有機會投入服務銷售，或答覆更困難的問題，創造更大的效益。
生成式 AI 應用五花八門，為何選擇 AI 代理、客服作為台灣大的 AI 應用示範？「 因為這些應用都是『低垂果實』！台灣大先選投入低成本、低風險，短期內能產出高效益的專案來做。 」蔡祈岩解釋，生成式 AI 會改變組織的工作流程，要讓團隊快速擁抱新技術，最好的方式是從「低垂果實」開始，讓同仁看到 AI 的實質效益，激勵同仁使用 AI 或開發 AI 專案的信心。
台灣大採用競賽的方式，找出低垂果實的專案。一是針對 600 多位工程師辦理競賽，邀請他們從數百套台灣大的資訊系統中，選出最能發揮 AI 效益的系統串接 AI，再根據成果評估是否持續推動。另一種競賽形式是讓事業單位、後勤與工程師跨部門組隊，在 2 天內從無到有建立系統雛形並展示。獲勝隊伍可以獲得預算，讓創意化為實踐。
藉由由下而上的參與方式，不僅推進企業在 AI 應用上的成果，也讓員工對新技術增加信心，願意持續響應。
掌握 AI 導入 5 大關鍵，緊跟趨勢、小步快跑
「小步快跑，積小勝成大勝，是面對技術變革最好的方式。」蔡祈岩坦言，企業固然希望開發出業界最先進、最獨特的 AI 應用，藉此吸引客戶、快速帶來實質獲利，但期待立刻「變出一把屠龍刀號令天下」的想法，並不務實。
相較之下，更高勝算的策略是：在每場技術變革中，都比別人快一秒鐘、比別人成本低 1%、業績多 1%。只要能跟進趨勢、長期保持優勢，你就能夠脫穎而出。因此，與其在原地構思獨特的 AI 應用，不如積極實驗，迅速投入應用。
蔡祈岩建議，企業投入 AI 專案時，可從 5 個維度來思考，這樣能確保 AI 應用的導入更全面、更有效率。
| 維度 | 維度意涵 | 舉例：AI 客服解決方案 |
|---|---|---|
| 維度 1：提高員工生產力 | 找出提升效率的應用。 | 使用 AI 提高系統開發效率。 |
| 維度 2：串接數位平台 | 幫數位平台裝上大腦。 | 串接文字及語音客服系統。 |
| 維度 3：連結 AI 生態圈 | 尋求外部資源共創。 | 研發團隊連結外部生態圈的新創夥伴。 |
| 維度 4：企業專屬模型 | 基於數據和業務的獨特性，考慮自建模型。 | 開發專用於台灣本地語言的中、英、台、客混雜的專屬語音辨識模型。 |
| 維度 5：AI 倫理 | 注意個資、智財權和資安等潛在風險。 | 充分考慮機密資要與個資保護需求。 |
蔡祈岩
交大資工系畢業，中國中南大學管理科學與工程研究所博士。現任台灣大哥大資訊長、IMA資訊經理人協會理事長、陽明交大兼任副教授。曾任星展銀行（臺灣）科技長、信義房屋集團資訊長、匯豐銀行（中國）高級副總裁及花旗銀行（臺灣）負責企業金融現金產品管理、吳江廣橋光電執行副總負責生產製造等。職涯橫跨多產業、多職務，曾獲多次臺灣與中國地區「最具價值資訊長」、「優秀CIO」、「傑出資訊長」等殊榮。
資料來源：Gartner、FORTUNE、《AI 的它時代，臺灣企業的大機遇》
核稿編輯：王宥筑
