醫療 AI 案例

診所預約客服案例：降低預約與改期訊息處理時間

這是一家員工 12 人的醫療診所，包含 2 名醫師、4 名護理師與 6 名行政人員。診所每日處理 40+ 通電話與 LINE 訊息，其中約 50% 為預約、改期、取消等行政事務。

導入 LINE AI 預約客服後，預約相關訊息 100% 由 AI 處理，行政人員處理預約相關電話減少 75%，每月節省約 35 小時行政時間，病患預約到達率也因為 AI 的提醒功能而提升了 15%。

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導入前的挑戰

他們遇到了什麼問題？

在導入 AI 之前，這家企業面臨幾個核心痛點，這些問題靠傳統人力難以根本解決。

護理師分心影響病患照護

護理師在照護病患時，常常需要分心回覆 LINE 訊息或接聽電話。這不僅影響工作效率，也影響病患的照護品質。

電話佔線導致錯失預約

行政人員在接聽電話時無法同時處理 LINE 訊息，導致 LINE 訊息堆積。有時也會錯失重要來電，影響病患預約。

《個人資料保護法》合規要求

醫療機構處理個人資料有嚴格法規要求。LINE 訊息中難免有病患的個人資訊，AI 在處理這些資訊時需要特別注意隱私保護。

工作方式對比

同樣的工作，現在怎麼做？

這個案例的關鍵不只是導入 AI，而是把原本零散、緩慢的行政流程，重組為一條更快、更穩，且保留人工關鍵決策的 AI 協同工作流。

導入前（純人工）

傳統做法

1病患發送 LINE 訊息或打電話
2護理師或行政人員在忙碌中回覆
3手動記錄預約資訊
4看診前需要電話提醒病患

導入後（AI 協同）

AI 加持做法

1病患發送 LINE 訊息
2AI 即時回覆預約相關問題
3AI 自動更新預約系統
4AI 自動發送看診前提醒

客戶背景

這家診所遇到了什麼問題？

一家員工 12 人的醫療診所（2 醫師 + 4 護理師 + 6 行政），每日處理 40+ 通電話與 LINE 訊息，其中 50% 為預約相關行政事務。

產業

醫療（診所）

員工規模

12 人

每日處理量

40+ 通電話與 LINE 訊息

痛點

行政工作佔用護理師時間，無法專注病患照護

導入過程

如何把 LINE AI 預約客服做出來？

躍創顧問秉持敏捷落地的原則，將導入時程切分為明確的小階段。每個階段都有清楚的檢視目標與具體交付物。

Week 1：現況盤點

統計每日預約相關電話與訊息量，了解護理師與行政人員的工作分配

Week 2-3：AI 訓練與串接

訓練 AI 理解診所科別、門診時間、預約規則，串接現有預約系統

Week 4：上線與提醒功能

上線 AI 預約回覆，並開啟看診前提醒功能，降低不到診率

成效數據

做到了哪些改善？

指標	導入前	導入後	變化
AI 處理預約訊息	0%	100%	↑100%
行政電話處理量	100%	25%	↓75%
每月行政時間節省	0 小時	35 小時	↑100%
病患預約到達率	基准	+15%	↑15%

導入時程

這件事共花了多久？

從最初的業務流程盤點到正式上線，每個階段都有明確的時間範圍與工作項目。

階段	時間	主要工作
現況盤點	Week 1	統計每日預約相關電話與訊息量
AI 訓練與串接	Week 2-3	訓練 AI 理解診所科別、門診時間、預約規則
上線與提醒功能	Week 4	上線 AI 預約回覆，開啟看診前提醒功能

經驗與建議