【專欄】推動AI、智能體建設應建基流程數位化，並以客戶為中心的價值創造當協作指引！

文/陳家聲

面對當前人工智能（AI）的熱潮，幾乎已成為各大科技巨頭、各行各業、管顧公司、各國政府都爭相推捧的話題，甚至把AI視為是國家戰略武器，影響著國安，因此也成為國家政治、軍事、經濟等競爭力的競賽！如何提升、強化國家的AI技術與能力，限制AI技術的出口及管制，特別是美國聯盟其歐洲盟友，限制對中國高端晶片及AI技術的輸出，也成為抑制中國AI及產業智能化發展的重要戰略！

加上資本市場的追捧、推波助浪，為AI巨頭、AI技術及產業帶來一路的喧囂！由於看不到具體的產業落地實績，也讓人質疑這波AI風潮是否會重蹈 2000 年時互聯網的泡沫覆轍？不過從2025年開始的AI高峰論壇，都在強調AI產業要哪實績、價值創造來說話、來收費。顛覆了傳統系統廠商，如SI，只強調軟體整合服務！這是在賣軟體系統或提供軟體的服務！並沒有為企業解決實質問題。因此，不論是價值創造Value Creation或實際影響Impact，都是說明同一件事：以解決問題為服務的收費！AI或系統服務廠商需要把艱深的技術留給系統廠商，但對用戶、使用者需要的是容易學、容易操作、有用及有效性（能解決問題）。

在McKinsey（麥肯錫）最新一期的報告中（2025年11月3日），一篇名為：增長引擎：讓人工智能從承諾變為實際影響力。Agents for growth: Turning AI promise into impact.也在論述這觀點。強調企業在思考引進人工智能或人工智能體時，如何避開AI神話、AI萬能：AI能自主決策、自我學習、自主協調各部門，提升企業效率、降低成本的行銷語言炒作，走向幫助企業實現具體成果，成為企業引進AI決策的關鍵！

在這篇文章中，McKinsey（麥肯錫）整合其跨行跨業的服務經驗，強調企業要從AI及人工智能體實現價值創造，首先需要瞄準價值核心，簡單的說就是AI或智能體要在哪裡落實？如何落實？能夠知道企業運營瓶頸或牛肉在哪裡！這就必須要回歸到企業運營的業務流程中，如何重新界定流程、如何優化流程或重組業務流程及工作設計、甚至組織的結構與企業文化等。以零售業管理為例，各店的銷售服務流程、庫存管理、顧客的偏好、哪些品項不受歡迎，這在每家店都不會一樣，如何知道各區門店、各類消費者的偏好，如何調動各門店的庫存、減少庫存積壓、如何改進產品的設計與行銷語言等，這麼複雜的過程，靠人是很難解決的！靠AI或智能體能處理嗎？不要聽說，請實際演練如何做到！

其次是聚焦工作流程，而AI或智能體本身。能夠從推動AI或智能體獲致價值創造的，都是在流程數位化的基礎上，思考對系統數據及運營智能化的升級。也就是從數位化轉為數智化運營！運營流程的數位化，讓訊息流、價值流形成全鏈條的統合，達成『端到端的無縫接軌』，去掉傳統組織中的職能部門分工及協調，也就是『去中介化』、『去中間化』，加速整個運營服務與決策流程！更省去傳統溝通協調中的訊息過濾、扭取，確保訊息的即時性、一致性與準確性！這都是流程數位化的基礎建設所創造的價值！

傳統企業組織的工作流程中，工作通常是按照工作流的順序設計，通常需要跨越多個部門：如行銷部門將可能的業務線索交給銷售部門，服務部門將問題轉給行政支援部門…等。企業組織依據職能部門分工的設計，在一般組織裡造成了厚重的部門牆、本位主義，因此需要透過各種會議來進行協調以求得部門間合作！這對傳統企業組織是一項重大的經營管理挑戰！然而，通過流程數位化，讓協調跨部門、跨團隊、跨職能的任務，以協同作業方式，共同聚焦：以客戶為中心，為客戶解決問題、創造價值！提升了企業運營的效率，改變了部門協同合作的模式，讓企業的運營能夠持續創新、優化，並大幅提升效率和效益。數位化克服了複雜運營數據孤島、數據不一致和業務流程中的協同難題，幫助企業加快服務的週期及速度！數位化能夠實現傳統職能分工、部門牆、本位主義所伴隨的、透過『人』的『協調合作』無法達成的一致性、優良服務品質及客戶體驗、回應的能力。

對『流程』最簡單的理解就是：一個有用、有效的工作方法、模式！底層的核心邏輯更是『將制度建在流程裡』！每走過，都留下記錄！每次的工作、或每個專案工作都是以目前積累最有用、最有效的方法！它儼然是一本最佳菁英、銷售王牌的工作手冊！在組織人員不斷地流動下，流程系統讓新員工或調任新工作崗位者都能夠快速上手！而且都是菁英、王牌的工作表現！

但是McKinsey（麥肯錫）在文章中強調：成功的關鍵是圍繞智能體設計流程——而非將智能體簡單附加到原有流程中。這句話存在著問題，筆者認為應該修正為：圍繞流程系統設計智能體！如果對運營業務內容不瞭解、對業務服務流程不瞭解，如何建構有用、有效的運營服務流程，除了讓客戶有體驗感，還能提升效率、效益呢？

既然強調實績！對於AI與智能體打造的衡量指標也是非常關鍵的！AI與智能體的衡量指標與傳統生產力的關鍵績效指標（KPI）不同！目前一些數位系統或『智能客服』，（雖然智能客服已經是非常普遍的AI工具，但筆者個人體驗不好：到像是『智障剋服』！人的體驗非常差！）多數企業仍是強調通話使用量或流量、或通話時間、服務次數！這些指標能否反應AI、智能體系統的價值呢？以通話使用量為例，使用量高是否代表有效服務？還是因為服務不好，造成客戶的重複通話及抱怨！這需要對系統所蒐集的客戶行為足跡內容進行深度分析，這部分才是AI智能化的價值，才是黑金的所在！但是筆者所接觸的絕大多數AI、智能體並未做到智能化，能夠將數化為價值創造！也就是『化數為智』、『化數為價值』！