評估並定義生成式 AI 的業務用途

本文件將依循以商業價值為導向的決策方法，協助您定義 AI 業務用途。

生成式 AI 和傳統 AI 解決方案都是強大的工具，但它們應始終支援您的業務目標，且不應獨立存在。如要建立成功的生成式 AI 或傳統 AI 解決方案，請先明確指出您要解決的具體可衡量業務目標或需求。接著，從您希望達成的業務成果 (例如提高員工效率或提升客戶滿意度) 開始，反推找出解決方案，確保解決方案能直接有助於達成業務目標。

如要以業務價值為重點定義生成式 AI 或傳統 AI 應用實例，請採用下列簡化的決策程序：

  1. 業務目標和成功標準：找出可量化評估的業務目標。
    • 著眼於業務目標和要達成的價值，例如提高效率和生產力、降低成本、改善客戶體驗和爭取競爭優勢。
    • 請說明企業如何評估所定目標和目標的成效。投資報酬率 (ROI) 是評估 AI 專案成效的其中一個重要指標。您可以透過下列指標評估投資報酬率：
      • 直接財務收益：提高收益或降低成本。
      • 提升作業效率：加快上市時間或更快解決問題。
      • 客戶體驗：提高滿意度分數或留存率。
    • 找出任何可能的業務限制和考量因素，例如確保安全性和隱私權方面符合特定產業法規遵循或國家/地區法規要求。

  2. AI/ML 類型：判斷 AI/ML 是否適合解決您的業務問題或達成所述目標。

    決定所確認的業務預期是否需要生成式 AI 或其他類型的 AI，或是不必使用 AI 即可達成。如需更多資訊，請參閱「設定機器學習問題」一文中的「找出所需輸出內容」。

  3. 使用者體驗預期：找出用途的使用者，以及他們與生成式 AI 或傳統 AI 應用程式或服務互動的方式。考量使用者的預期或偏好。

  4. 以業務為導向且以使用者為重心的 AI 解決方案：將最佳的生成式 AI 或傳統 AI 技術用途，與可衡量的業務需求、機構執行長的優先事項和使用者期望連結。請考量下列事項：

    • 商家如何運用生成式 AI 或傳統 AI，以更快的速度取得更多成果，同時降低營運複雜度或減少工作量 (並可能節省成本)，進而提升效率和生產力。
    • 企業如何運用生成式 AI 或傳統 AI，提升顧客或產品體驗。
    • 如何運用生成式 AI 或傳統 AI，以創新方式創造商業價值：
      • 分析現有業務產品和功能，找出生成式 AI 或傳統 AI 可改善現有解決方案、激發創意，或讓您探索新可能性的領域。
      • 瞭解 AI 如何協助您推出創新功能，讓貴商家脫穎而出。生成式 AI 可協助您創造差異化功能和價值，不僅能解決當前業務痛點，還能探索提升現有產品的方式。
      • 優先使用技術，提升與組織優先目標一致的業務能力。

  5. 業務流程變更：找出企業必須對現有流程或工作流程做出哪些變更，以便配合生成式 AI 或傳統 AI 應用情境。

    請考量 AI 解決方案會如何改變員工或客戶與公司系統和工作流程互動的方式，例如透過行動應用程式或客戶服務聊天機器人。為了善用工作流程自動化等 AI 功能，並協助企業實現 AI 的優點，這些互動可能需要變更或重新設計後端程序。

生成式 AI 商用案例示例

以下各節提供簡化的範例，說明如何識別並連結可衡量的業務需求和期望，以便運用生成式 AI 技術解決業務問題。

業務問題陳述

在這種情況下，客戶服務團隊會因大量重複的諮詢、手動支援單管理和持續的支援電子郵件通訊而超載。過載會耗損資源、增加服務專員的工作時間，並延長解決時間，導致顧客滿意度和留存率降低。

可帶來可衡量業務價值的潛在最佳化範圍

以下是使用採用生成式 AI 技術的技術解決方案 (即聊天機器人) 解決上述業務問題，可能帶來的量化商業價值。根據商業模式和優先順序，企業可能會考慮採用部分或所有這些可評估成效的目標。

  • 提升客戶服務效率：降低支援成本，並簡化服務專員的工作流程。可衡量的成功標準包括：
    • 在特定期間 (例如每季) 內，客戶服務營運成本的百分比減少幅度。
    • 由聊天機器人處理的顧客諮詢量增幅百分比。
    • 虛擬服務專員處理重複性工作的平均工作時數減少。
  • 改善支援單解決方案：提升解決速度，並提高由聊天機器人直接解決問題的百分比。可衡量的成功標準包括：
    • 聊天機器人處理諮詢的平均解決時間縮短。
    • 未經人為介入而解決的支援單百分比。
    • 由於複雜度，必須提報給技術支援團隊的支援單數量減少百分比。
    • 提高首次接觸解決率 (在單次互動中解決問題)。
    • 聊天機器人處理及解決的客戶諮詢量百分比成長幅度。
  • 改善客戶體驗：提供即時回應和個人化支援服務，全天候提供服務，提升客戶滿意度。可衡量的成功標準包括：
    • 在與聊天機器人使用情形相關的問卷調查中，提升客戶滿意度 (CSAT) 分數。
    • 縮短客戶初始互動的平均等待時間。
    • 單次互動解決的問題數量增加。
    • 在對話機器人對話和意見回饋問卷調查中偵測到的正面情緒百分比。
    • 提高客戶回訪率。
  • 支援業務營運成長：處理客戶需求增加的問題，同時不增加成本或等待時間，以便客戶能立即與您互動。可評估的成功標準包括：
    • 能夠在支援要求量增加指定百分比時，不需人為介入即可處理。
    • 在需求量高的期間，維持一致的 CSAT 分數和解決時間。
    • 維持一致的客戶等待時間，以便進行初始互動。

生成式 AI 輔助解決方案

對話式聊天機器人：生成式 AI 技術輔助的聊天機器人或虛擬服務專員，可大幅提升個人化服務，並提供自然、擬真對話。這是因為生成式 AI 能夠理解語言中的複雜情境、情緒和關係。這項功能可讓 Google 助理以更自然的方式與使用者互動、詢問相關問題，並提供個人化推薦內容，進而提升使用者體驗。

生成式 AI 功能也能協助機構提高工作效率和生產力。相較之下，傳統的規則式聊天機器人通常只會使用預先定義的關鍵字和意圖模式。因此，隨著對話模式演變或新問題出現，以規則為基礎的聊天機器人就需要額外的運作作業，以便更新和精進規則，以及訓練意圖。就這個用途而言，與傳統的規則式聊天機器人相比，生成式 AI 聊天機器人提供下列優點：

  • 生成式 AI 聊天機器人解答不限於常見問題 (FAQ)。聊天機器人可從不同來源的大型資料集中找出答案，例如支援案件的歷來資料、網站、產品文件、商品目錄、電子郵件和舊的即時通訊對話，並提供解決方案。它還能瞭解對話式查詢，並彙整複雜資訊。
  • 生成式 AI 虛擬服務專員會從所有資料來源統整資訊。這項整合功能可讓聊天機器人根據您提供的資料，提供符合業務期望的具體、合理且可採取行動的回覆。
  • 生成式 AI 會解讀支援單中的複雜語言和細微差異。它可以瞭解客戶問題的完整脈絡，而傳統 AI 聊天機器人主要著重於特定關鍵字。
  • 生成式 AI 聊天機器人可讓客戶以自己偏好的方式 (文字、語音、圖片) 表達意見，同時利用所有輸入內容來改善問題解決方式。舉例來說，客戶可以在即時通訊對話中分享損壞產品的相片，生成式 AI 就能將客戶的說明與相片結合，協助提升診斷和疑難排解的準確度。

案件管理和洞察產生工作流程：透過生成式 AI 技術輔助的聊天機器人，可自動根據每項互動產生支援單。聊天機器人會運用生成式 AI 功能，瞭解問題的緊急程度、情緒分析和複雜度。這些功能可確保有效地為支援單據設定優先順序。聊天機器人可以透過以下方式與您的票務系統互動：

  • 生成式 AI 聊天機器人會直接與支援單系統介面互動，建立並填入支援單的必要資訊，例如：
    • 客戶詳細資料
    • 技術問題分類和優先順序
    • 對話的完整轉錄稿，以供參考
    • 核心問題摘要
  • 對於新出現且複雜的問題，聊天機器人可以將支援要求指派給正確的團隊，並提供相關背景資訊，例如問題摘要和對話內容。

後續步驟