AI Agent 開創人工智慧應用新篇章

AI 無疑是近年最熱門的議題之一，生成式 AI 的突破性進展在過去幾年中帶來顯著影響，也展現了人工智慧技術的強大潛力。隨著技術的快速演進，AI 應用正迎來新一波浪潮，Gartner 在最新發佈《2025 十大科技戰略趨勢》報告中，將代理型 AI（Agentic AI）被列為首要關鍵趨勢，Gartner 也大膽預測在未來五年內，15% 的日常工作決策將交由智慧型代理人（AI Agent）完成，預示這項技術將成為下一個企業轉型的關鍵推手。

AI 角色的進化：從被動執行任務到自主決策

從 Siri、Alexa 等語音助理，到引發 AI 熱潮的生成式 AI ChatGPT，再到 AI 助理 Copilot，既有的 AI 解決方案以被動回應用戶指令、完成特定任務為主，功能有較多侷限，缺乏針對不同情境靈活應對的能力。代理型 AI 的出現，將引領人工智慧技術邁向全新階段—— AI 將不再只是輔助工具，而是具備決策力與行動力的數位員工。

能夠感知環境變化、主動收集資訊，無需人為干預即可獨立進行決策、採取行動完成任務，是代理型 AI 和傳統 AI 工具的關鍵差異。結合自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）和機器學習（Machine Learning, ML）技術， AI Agent 能透過強大的語言理解與記憶力，與用戶進行開放式對話，精準理解用戶意圖，主動發問、搜集資訊，並將複雜的任務拆解為多個可執行的子任務，制定出合理的計畫，調用工具達成目標。並透過反思每次互動，AI Agent 能不斷學習、優化，逐步提升決策準確度與執行效率。

從能根據用戶偏好自動調整環境的智慧家電，到能自主感知路況實現路線優化的自動駕駛，甚至是能輔助診斷與病患管理的醫療助理，代理型 AI 在各個領域都有強大的應用潛力，為生活與工作的創造全新的可能性。

邁向人機協作新時代：AI Agent重塑企業生產力

代理型 AI 也被認為是推動企業業務增長的下一個關鍵技術。AI Agent 不僅僅是能協助處理重複性工作的自動化工具，而是能快速學習、靈活應變，強化團隊生產力的智慧夥伴。運用 AI Agent 能為企業帶來的以下優勢：

24/7 全天候支援與監測：
AI Agent 可以提供全年無休的服務，不僅能提供更即時的客戶支援，也能協助企業監控系統，檢測異常並採取應變措施，確保業務穩定運行，降低風險。
個人化服務優化客戶體驗：
代理 AI 能夠透過客戶資料迅速掌握客戶行為與偏好，提供量身定制的服務與產品推薦，從而提升顧客的滿意度和品牌忠誠度。
數據驅動的洞察與決策：
透過分析企業數據資料，AI Agent 能夠提供深入的商務洞察，協助企業提升決策精確度。如：預測市場需求變化、調整行銷策略、分析供應鏈效率或輔助風險管控。
提升員工生產力：
除了高效執行任務，讓員工專注於創造性、策略性的工作外，AI 也可以扮演新人的數位導師，提供即時的工作指導與解答，協助新人快速掌握必要技能與知識，縮短培訓週期。
靈活適應市場變化：
在瞬息萬變的市場環境中，AI 能夠迅速掌握最新資訊，動態調整營運策略，並透過自主學習與優化適應最新的市場環境。

這些願景如今不僅是科技幻想，全球科技巨頭已經競相推出落地解決方案。在 CRM 領域，Salesforce 在 2024 年 Dreamforce 大會上發佈了首款代理型 AI 解決方案 Agentforce，並展示 AI Agent 如何協助精品百貨 Saks 為革新客戶體驗。

消費者無須再忍受繁冗的需求選項與漫長的等待時間，人工智慧客服 Sophie 能迅速理解顧客需求、流暢地進行對話、即時調閱訂單資訊、快速解答消費者問題，並在消費者提出的需求超出權責範圍時，主動詢問是否要轉接人工客服取得進一步協助。透過提升人工智慧的權限，Sophie 能提供給客戶更靈活的解決方案。例如：當配送時間無法滿足消費者提早收到商品的需求時，AI 可以查詢附近分店的庫存狀況後，協助消費者將寄送改為店內取貨，幫助顧客更快獲取所需的商品。

（了解更多 Agentforce 應用：Salesforce AI Agent － Agentforce 如何提升企業競爭力）

No Data? No AI：從完善數據基礎開始，啟動 AI 轉型

儘管 AI Agent 帶給企業無限可能性，但是企業要能夠真正落實、應用 AI、實現 AI 轉型，必須從建構完善的數據基礎開始做起。高品質的數據是支撐自動化流程與 AI Agent 運作的關鍵，不完善的數據可能會影響 AI 的學習與判斷，甚至是產生錯誤決策。唯有將企業的數據、營運流程必須與代理型 AI 進行深度整合，才能真正釋放 AI 潛能。

為了確保 AI Agent 能夠成功落地與發揮最大效益，企業在實施導入計畫前應該優先考量以下幾個關鍵面向：

制定明確的商務目標：
企業應釐清自身的成長願景與營運痛點，並根據需求設立具體目標，例如提升生產力、優化顧客體驗或改善內部流程。AI 技術的導入需與商務目標保持一致，才能實現長期效益。
數據清理與梳理營運流程：
高品質數據是 AI 成功運作的基石。企業需優先解決數據孤島問題，整合跨部門、跨系統數據，確保數據的一致性、準確性與可用性。同時，透過全面梳理現有業務流程，也能協助企業釐清 AI 的應用重點與場景，確保其價值最大化。
選擇專業合作夥伴：
相較於自行開發，採用成熟的代理 AI 解決方案能有效降低導入的技術門檻與投入成本。企業得以快速取得最先進的 AI 技術，快速部署應用、縮短回報週期。
擬定短中長期導入計畫：
制定分階的推動策略，從單點應用到全面部署，逐步拓展授予 AI Agent 的權限與應用範圍，並透過持續調整與優化，以應對不斷變化的客戶需求。
建立完善的監管機制管控 AI 風險：
儘管 AI Agent 具備自主決策能力，但風險不可忽視。強化數據安全與隱私保護，定期進行安全審查，與制定人工監管機制、確保專業人員能即時介入處理高風險或敏感性任務，是企業降低風險與維繫品牌聲譽的關鍵。

AI 技術持續蓬勃發展，完整的客戶數據基礎是企業導入 AI 技術的關鍵基礎，但資訊孤島（Data Silos）仍是普遍存在的企業問題。天新資訊深耕 CRM 領域多年，協助上百間企業聯通資料孤島、實現數位轉型。若您希望藉由 CRM 累積基礎實力，並於未來拓展 AI 新科技的應用，歡迎聯絡我們進一步諮詢。

參考資料：