在瞬息萬變的商業環境中，企業每天都面對來自客戶與內部的各種查詢。這些查詢的應對不僅耗費大量人力與時間，更直接關係到客戶滿意度與企業的信譽。如何在確保服務品質的同時，有效提升效率，成為許多企業面臨的共同挑戰。
幸運的是，隨著生成式AI技術的崛起，這項挑戰正迎來革命性的解決方案。ChatGPT等生成式AI，擅長資訊摘要與自然語句生成，為查詢應對現場帶來了自動化的無限可能。本文將深入探討生成式AI在查詢自動化方面的優勢、實際應用案例，以及導入時的關鍵注意事項，助您掌握業務效率化的AI導入與應用之道。
生成式AI掀起查詢應對自動化浪潮
企業的查詢應對，不僅是維持客戶關係的關鍵，卻也飽受「過度依賴個人經驗」、「人力短缺」、「應答品質不一」等問題困擾。在這樣的背景下，生成式AI如何實現查詢應對的自動化，正迅速成為各界關注的焦點。
生成式AI憑藉其高度的語言理解能力與知識整合技術，能夠靈活應對傳統聊天機器人難以處理的複雜問題。它能同時提升查詢處理效率，並優化客戶體驗，這正是企業紛紛考慮導入生成式AI的重大原因。理想的查詢應對機制，應能迅速蒐集、整理資訊，並以清晰易懂的方式提供解答。過去，這往往依賴員工的專業技能或標準操作手冊。然而，在講求「工作方式改革」與「全球化」的商業環境下，僅靠傳統模式已難以迅速且精準地回應多元查詢。
此時，「生成式AI自動化查詢應對」應運而生。例如，AI能夠理解文字或語音查詢，自動生成恰當的回覆。透過AI模型快速學習相關數據，並生成自然語句，同時不受語言限制地提供回答，將有助於應對日益多樣化的查詢需求。
生成式AI進化：實現FAQ自動生成與知識運用
近年來，生成式AI的準確度大幅提升，已能達到近乎人類的語境理解能力，並運用海量資訊導出最佳解答。這項進步使得傳統基於規則的聊天機器人難以實現的「FAQ自動生成」與「知識庫運用」成為現實。
特別是，將過往的查詢紀錄、手冊或內部文件等資訊輸入生成式AI進行學習，使其能夠「自動建立與更新FAQ」，這是一個巨大的優勢。此外，生成式AI還能跨領域搜尋知識，理解提問者的意圖後，自動整合所需資訊。這意味著，即使是需要「查閱多份資料才能回答」或「需要組織說明結構」的複雜問題，也能獲得高精度的應答。
生成式AI在查詢應對中的應用場景
導入生成式AI後，許多過去需由人工處理的查詢業務得以自動化。以下介紹生成式AI在查詢應對中的幾種典型應用模式：
- FAQ自動建立與自動回覆利用生成式AI驅動的FAQ機器人，可以自動建立常見問題集，並自動回應顧客的常見疑問。透過學習過往查詢紀錄和操作手冊，AI能提供高精度的解答，大幅減輕客服人員的初步應對負擔。同時，查詢者也能即時獲得答案，省去等待的焦慮。
- 郵件回覆自動生成生成式AI也能自動生成對客戶或合作夥伴的郵件回覆。它能根據查詢內容自動生成適當的文字，並在需要時客製化範本。客服人員可以專注於修改與確認，不僅提升了工作效率，更能透過統一的應對提升客戶體驗。
- 內部查詢自動化生成式AI對處理內部查詢同樣有效。它能自動接收並回應總務或資訊系統部門的常見問題，減輕這些部門的負擔。內部查詢的典型例子包括：
- 密碼重置流程
- 系統使用方法
- 休假申請流程
- 福利制度相關問題
- 透過生成式AI處理標準化的內部查詢，員工等待時間縮短，進而提升整體業務效率。
生成式AI自動化查詢應對的五大優勢
將生成式AI應用於查詢應對，能為企業和客戶帶來多重好處。不僅是客戶，內部溝通也能透過AI實現效率化。以下介紹生成式AI自動化查詢應對的五大主要優勢：
1. 顯著提升業務效率
當內部與外部查詢由生成式AI負責處理時，員工就能將時間投入到更高價值的任務中。在少子高齡化和工作方式改革的背景下，企業必須在各方面提升效率。
新人要學習公司內部資訊、產品或服務細節，並能迅速掌握要點並解釋清楚，往往需要漫長的時間。然而，AI的學習速度遠超人類，且擅長歸納摘要。將人力資源投入到只有人類才能勝任的工作，將有助於提升企業整體營運效率。此外，生成式AI總能提供一致品質的回覆，避免因不同客服人員造成的應答差異，確保查詢應對的整體品質統一。
2. 有效累積與運用知識
客戶提出查詢的原因，通常是產品或服務資訊不足、使用上的疑問，或是感到不滿。如果僅僅個別回覆每項查詢，問題解決就止步於此。
然而，生成式AI能自動從查詢歷史中提取常見問題，或整合現有手冊與內部文件自動更新FAQ。這使得手動難以實現的知識管理效率化與經驗傳承同步進行。
3. 輕鬆實現多語言支援
隨著供應鏈全球化與IT基礎設施普及，企業與海外客戶或供應商的協商機會日益增多，語言障礙成為一大挑戰。如果產品銷往海外，客戶查詢可能來自不同國家，涉及多種語言。多語言人才稀缺，許多企業可能依賴翻譯服務進行回覆。
生成式AI擅長語言翻譯，對於英語、日語等全球主要語言，它能瞬間生成如人類般自然的文章。導入具備多語言溝通能力的生成式AI，將能幫助企業拓展至更廣闊的國際市場。
4. 實現全年無休24/7即時應對
若採用人工客服，由於工時限制，通常只能在平日白天提供服務。即使在夜間或假日有疑問，客戶也只能等到下一個工作日。
相較之下，生成式AI沒有工時限制。只要系統正常運作，它就能全年無休、24小時不間斷地提供服務。實現查詢自動化後，客戶可隨時提出疑問，不受時間限制。對於電商網站而言，即時回覆更能促進購買或簽約決策，直接貢獻於銷售額。
5. 大幅降低營運成本
若要設立客服中心應對查詢，需要配置多名專業人員，並準備電話線路與設備，這些都帶來成本。傳統客服中心的成本會隨查詢量波動，但生成式AI則不受查詢增減影響。即使在繁忙時期，也無需增加人手，長期下來能大幅節省成本。
雖然系統建置初期需要投入費用與精力，但生成式AI的自動化不僅能用於查詢應對，還能用於知識累積與摘要，因此可視為創造新價值的投資。
生成式AI查詢系統導入四大步驟
導入生成式AI驅動的查詢系統，並非僅是安裝工具那麼簡單，若要發揮最大效益，必須按部就班地從前期準備、正式運營到持續改進。以下是成功的關鍵步驟：
步驟① 整理查詢數據與FAQ
導入查詢系統的首要步驟，是整理現有的查詢數據與FAQ。透過整理以下資訊並建立知識庫，為生成式AI生成精準且恰當的回覆奠定基礎：
- 過去的查詢紀錄
- 內部操作手冊
- 產品資訊
- 服務細節
- 在這個階段，務必整理重複或過時的資訊，並進行分類與標籤化。此外，統一知識的粒度與表達方式，能提升生成式AI的學習效率，進而提高回答的準確性與可靠度。
步驟② 概念驗證（PoC）測量效益與風險
在正式導入前，進行小規模的PoC（概念驗證），預先確認生成式AI查詢應對的效益與風險。透過使用部分真實查詢數據進行測試，可以視覺化呈現「自動化程度能達到多高」、「哪些領域容易出現誤答」等關鍵點。
PoC中，應運用回答準確度、工時削減率、知識反映便捷性、負責人員負擔等多個量化與質化指標進行評估。此外，在此階段確認如何應對誤答或預期外問題等風險管理策略，有助於安心進入正式運營階段。
步驟③ 正式運營
PoC確認效果後，即可進入正式運營。在此階段，明確生成式AI自動應對的範圍以及何時轉由人工處理的標準，並將其納入標準業務流程至關重要。當生成式AI對回答感到困惑、需要更新知識或處理例外情況時，仍需由人工介入。
定期監測自動化回覆率、誤答率、使用者滿意度等指標，並由專責團隊每月進行改善，將能確保運營的穩定性與準確度。
步驟④ 累積查詢數據，持續改善
利用生成式AI自動化查詢應對的關鍵，在於每日累積查詢數據，並定期分析、持續改進。應蒐集的數據範例如下：
掌握這些資訊後，即可據此提升回答準確度、增加FAQ內容，或調整AI提示詞（Prompt）等進行改善。透過基於數據的循環改進，不僅能提升用戶滿意度，也能減輕客服人員負擔並降低應對成本。
- 查詢內容
- 問題解決時間
- 自動化率
- 用戶回饋
- 錯誤類型
生成式AI自動化查詢應對的注意事項
生成式AI具有多種特性，若使用不當，可能會帶來負面影響。以下介紹在利用生成式AI自動化查詢應對時，您應注意的幾點事項。事先了解生成式AI可能對業務帶來的風險，是不可或缺的。
1. 幻覺現象（Hallucination）的發生風險
生成式AI在商業應用中令人卻步的因素之一，是「幻覺現象」的發生。幻覺現象指的是生成式AI輸出與事實不符的錯誤資訊，或是現實中不存在的虛構內容。幻覺發生的原因有很多，例如AI模型學習數據中包含錯誤資訊，但目前仍難以完全避免。為避免因幻覺造成的判斷失誤，應事先研究生成式AI的特性並制定適合的預防措施。將發生風險降至最低的努力至關重要。
2. 資訊洩露的風險
生成式AI有時會利用用戶輸入的資訊作為學習數據。若多個組織或個人共用同一個AI模型，輸入企業機密資訊，就有可能導致部分機密資訊被擅自利用的風險。2023年，曾有三星電子員工將機密原始碼上傳至ChatGPT，導致資訊洩露的新聞。此後，三星電子發布了禁止使用AI工具的通知。客戶資訊外洩將損害企業品牌和信譽，因此在使用生成式AI時，務必意識到資訊洩露風險，並嚴格執行相關規範。
3. 生成式AI無法完全獨立應對所有問題
生成式AI的導入能提升業務效率，但它並非能完全取代人類完成所有工作。對於未學習過的內容、需要跨部門確認的查詢，或在某些情況下，如果人類不介入，將無法完成應對。此外，有些客戶可能因故無法輸入文字，或認為AI的回答難以理解，而覺得直接與人工客服對話會更有效率。因此，不應期望一下子實現全面自動化，而是應循序漸進地將AI應用擴展到部分業務中。
4. 導入後運營體系不健全易導致回答精準度下降
生成式AI在查詢應對中的應用，若導入後的運營體系不完善，容易導致準確度下降。特別是客戶服務部門與資訊系統部門之間協作薄弱時，容易出現以下問題：
- 知識庫未能及時更新。
- AI提示詞（Prompt）調整不足。
- 缺乏明確的權責劃分，導致問題無人解決。
- 應答品質監測與反饋機制不健全。
- 若運營體系不健全，即使導入初期表現良好，幾個月後也可能出現「回答品質下降」、「最終仍需人工介入修改」等情況。因此，應致力於持續的數據更新、定期改善會議、明確權限分配等，建立透過內部協作實現維護的體系。
結語：活用生成式AI，成就高效查詢應對！
隨著企業產品與服務的普及、據點與員工的增加，查詢量也會隨之攀升，這些應對工作對負責人員而言是沉重的負擔。透過生成式AI，企業可以自動化部分查詢應對，讓員工能專注於更具價值的任務。AI郵件等工具不僅能提升業務效率，更能有效應對資源不足的挑戰。
然而，生成式AI仍存在幻覺現象和資訊洩露等風險。因此，在導入前必須充分評估，並要求使用者嚴格遵守相關規範。正確運用生成式AI自動化查詢應對，將能為企業帶來實質的成長。
常見問題（FAQ）
Q1：什麼是生成式AI自動化查詢應對？
A1：生成式AI自動化查詢應對是指運用如ChatGPT等生成式AI技術，來自動處理客戶或內部的查詢。它能自動理解提問、生成自然語言回覆，甚至自動建立和更新常見問題集（FAQ），旨在提升效率、節省成本並改善服務品質。
Q2：導入生成式AI對企業有什麼主要好處？
A2：導入生成式AI能為企業帶來多重好處，包括大幅提升業務效率、有效累積企業知識、提供多語言支援、實現24小時全年無休的即時服務，以及長期來看能顯著降低營運成本。
Q3：導入生成式AI查詢系統需要哪些準備步驟？
A3：導入生成式AI查詢系統通常分為四個主要步驟：首先是「整理現有的查詢數據與FAQ」以建立知識庫；其次是進行「概念驗證（PoC）」來評估效益與風險；接著是「正式運營」並確立AI與人工協作的流程；最後是「累積查詢數據並持續改善」，透過數據分析不斷優化系統效能。
Q4：使用生成式AI自動化查詢應對有哪些潛在風險？
A4：儘管生成式AI功能強大，但仍存在潛在風險，主要包括「幻覺現象」可能導致AI產生錯誤或虛假資訊；「資訊洩露風險」因用戶輸入敏感資料而外洩；以及「生成式AI無法完全獨立應對所有問題」，某些複雜或情境化問題仍需人工介入。此外，若導入後缺乏健全的運營體系，也可能導致回答精準度下降。