01
Email 格式不統一
收到的詢價 Email 格式差異很大：有制式表單、有純文字說明、有 PDF 附件、有中文有英文。傳統自動化工具難以直接處理，需要大量人工整理。
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。
02
規格整理需要專業知識
塑膠射出成型的報價涉及模具尺寸、材料選擇、表面處理、訂購數量等多個參數，需要對照庫存與成本結構才能產出準確報價。
03
報價語氣需要專業且一致
對 B2B 客戶來說，報價 Email 的語氣代表公司的專業形象。太過制式顯得沒溫度，太過隨性又不夠專業，AI 需要在兩者之間取得平衡。
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）
傳統流程（耗時 45 分鐘）
- 1手動閱讀 Email，理解客戶需求
- 2複製規格資料，對照庫存與料號
- 3計算成本，填入報價單
- 4撰寫專業回覆 Email
- 5主管審核後發出
導入後（AI 協同）
AI 加持流程（12 分鐘）
- 1AI 自動解析 Email，提取關鍵規格
- 2AI 對照庫存與材料表，產出報價草稿
- 3業務審核草稿，確認無誤
- 4一鍵發送回覆 Email
客戶背景
這家工廠遇到了什麼問題？
一家員工 30 人的中小型製造業工廠（塑膠射出成型），主要客戶為 B2B 國內外電子產品品牌與代工廠。每月處理約 200 封國外客戶詢價 Email，每封都需要業務手動整理規格、對照庫存與料號、調整格式後發出報價信——平均每封處理時間為 45 分鐘，旺季時工作量倍增。
產業
製造業（塑膠射出成型）
員工規模
30 人
每月詢價量
約 200 封
客戶類型
B2B（國內外電子產品品牌、代工廠）
痛點
每封平均處理 45 分鐘，每月 150 小時人工作業
導入過程
如何把 AI 報價自動化做出來？
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 1-2：流程盤點與資料整理
了解現有詢價處理流程，整理 Email 格式與規格資料，建立 AI 處理的資料格式標準
Week 3-4：PoC 試點
選擇 30 封歷史詢價進行 AI 處理測試，調整 Prompt 與格式，驗證成效
Week 5-6：全面上線與訓練
將 AI 報價流程全面上線，訓練業務團隊使用，設定成效追蹤機制
成效數據
做到了哪些改善？
AI 報價自動化上線後，這家工廠在報價處理效率上有了顯著改善：
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 平均每封處理時間 | 45 分鐘 | 12 分鐘 | ↓73% |
| 每月人工作業時間 | 150 小時 | 40 小時 | ↓73% |
| 旺季處理能力 | 200 封 / 月 | 600+ 封 / 月 | ↑3 倍 |
| 報價回覆速度 | 2-3 天 | 1 天內 | ↑60% |
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 |
|---|---|---|
| 流程盤點與訪談 | Week 1-2 | 業務流程訪談、痛點分析、優先順序設定 |
| 資料整備與 AI 訓練 | Week 3-4 | 資料收集與匿名化、AI 模型訓練與測試 |
| 系統整合與測試 | Week 5-6 | Email 系統整合、UAT 測試、業務回饋收集 |
| 正式上線與優化 | Week 7-8 | 正式上線、持續監測、系統優化 |
經驗與建議
他們學到了什麼？
每個真實的導入經歷都有其寶貴的參考價值，以下是此案例中歸納出的核心啟示。
從「簡單」開始，不要一開始就想要完美
顧問建議先從「標準規格」產品開始，因為這類產品佔比高（約 70%），導入後可以立即看到成效。等累積足夠經驗後，再擴展到其他類型。
業務團隊的參與是成敗關鍵
AI 的輸出品質很大程度上取決於業務團隊的回饋。這家工廠的業務人員在測試階段積極提供回饋，讓 AI 能持續學習與優化。
人工覆核是不可省略的環節
AI 生成的報價草稿仍需要業務人員覆核後才能發送。這是因為 AI 可能對某些特殊情況的判斷有誤差，最終報價仍需要業務根據市場狀況做調整。
常見問題
針對此案例的常見疑慮
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