01
多語言處理困難
客戶遍及台灣、中國、香港、日本、歐美，Email 有中文、英文、日文等多種語言。業務需要花時間翻譯理解，有時還要查專業術語。
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
Email 格式不固定
有些客戶用制式表單，有些只在內文寫幾行需求，有些附上 PDF 或 Excel。格式不一致讓傳統工具難以自動化處理。
03
時區差異影響回覆速度
跨時區客戶的詢價往往需要快速回覆，但台灣團隊在下班後就無法即時處理，容易錯過最佳回覆時機。
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 30 分鐘）
- 1閱讀多語言 Email，理解客戶需求
- 2翻譯不熟悉的語言，查詢專業術語
- 3整理規格，搜尋相關產品資料
- 4撰寫專業英文/日文回覆
- 5檢查格式後發送
導入後（AI 協同）
AI 加持流程（8 分鐘）
- 1AI 自動解析多語言 Email
- 2AI 整理規格，搜尋相關產品資料
- 3AI 產出多語言回覆草稿
- 4業務審核後一鍵發送
客戶背景
這家公司遇到了什麼問題？
一家員工 15 人的批發貿易公司，主要從事國際貿易進出口業務。客戶遍及台灣、中國、香港、日本、歐美，每日處理 30-40 封多語言詢價 Email，平均每封處理時間為 30 分鐘。
產業
批發貿易（國際貿易進出口）
員工規模
15 人
每日詢價量
30-40 封
客戶類型
B2B（海外進口商、經銷商、零售商）
痛點
多語言、多格式，每月約 60 小時人工作業
導入過程
如何把 AI 詢價回覆自動化做出來？
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，整理多語言 Email 格式，建立 AI 處理的資料格式標準
Week 3-4：PoC 試點
選擇 50 封歷史詢價進行 AI 處理測試，驗證多語言處理能力與回覆品質
Week 5-6：全面上線與訓練
將 AI 詢價回覆流程全面上線，訓練業務團隊使用
成效數據
做到了哪些改善？
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 平均每封處理時間 | 30 分鐘 | 8 分鐘 | ↓73% |
| 每月人工作業時間 | 60 小時 | 16 小時 | ↓73% |
| 詢價回覆率 | 45% | 62% | ↑17% |
| 業務營收 | 基准 | +20% | ↑20% |
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 | 了解多語言處理流程、Email 格式分析、優先順序設定 |
| 資料整備與 AI 訓練 | Week 3-4 | 建立多語言語料庫、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 |
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。
多語言處理是核心能力
AI 的多語言處理能力是這次成功的關鍵。業務不再需要花時間翻譯，可以更專注在客戶開發與關係維護上。
時區問題得到緩解
AI 可以 24 小時運作，即使業務下班也能即時處理國外客戶的詢價，大幅減少因時差導致的回覆延遲。
英文/日文回覆品質穩定
AI 生成的外語回覆語法正確、語氣專業，不像業務趕時間時可能寫出chinglish。
常見問題
針對此案例的常見疑慮
延伸閱讀
其他值得一讀的 AI 導入實例
下一步
想知道你的公司流程，能省下多少人工？
我們的 AI 流程健檢在 2 週內幫你定位出最容易、回報最高的第一個 AI 導入點，避免耗費無謂的時間與成本。