最近接受邀請，以純互惠、零報酬的方式，上了 BCG 全球資深合夥人徐瑞廷在天下學習開的《BCG問題解決力3：AI導入的高效決策》線上課程，很多觀點深得我心——尤其是：AI不是為了取代誰，而是讓我們用更聰明的方式做決策。
分享上課心得前，先來幾個靈魂拷問吧？
問題一：上這堂課要幹嘛？
這堂課可以：協助企業認識AI（特別是生成式AI與傳統AI的差異），並透過具體應用實例，提升決策效率與組織效能。
問題二：了解 AI 要幹嘛？
這堂課可以：提供 AI導入 / 應用的三大好處：
- 協助企業掌握市場變化與不確定性；
- 強化團隊效率與決策品質；
- 發掘隱藏問題與破除決策盲點。
問題三：我所處的 Function 用得到 AI？應用在哪裡？
這堂課可以：具體回答提供 AI在企業四大場景的應用
1. 銷售場景- 透過AI分析潛在客戶，優化銷售流程。
- 建立智能銷售模型，提升客戶體驗與降低成本。
2. 客服場景
- 導入AI客服助理，提升效率與滿意度。
- 結合人機協作，預測並改善服務品質，創造商業價值。
3. 供應鏈管理
- AI強化數據基礎、流程自動化。
- 快速偵測並解決流程瓶頸，降低風險並掌握供應鏈限制。
4. 人力資源管理
- 應對缺工挑戰，AI能預測人才需求與員工離職風險。
- 精準招募與提前部署留才策略。
在工作這些年，橫跨過傳統產業、跨國公司、能源新創，我經歷過好幾場刀光劍影的數位轉型，而猶以傳統產業常卡在幾個「轉型難題」，最為可惜：
1. 決策靠經驗，不靠數據。
很多決策仍依賴老主管的直覺與歷史做法，結果錯過市場訊號。
2. 資訊孤島，流程斷點。
各部門數據分散、難以整合，導致從銷售到供應鏈都缺乏即時反應能力。
3. 人才與技術斷層。
員工對AI、數據工具陌生，導入容易流於表面、難以落地。
徐瑞廷講義中提到的 AI 實際應用場景，剛好回應這些痛點：
1. 銷售升級：從撒網式推廣，轉向數據驅動精準行銷
以往在傳產公司，我們靠關係、展場、陌生開發搶單。我記得幾個工作場景：
〔場景一〕：我是甲方，在傍晚 6 點多誤入一個跟經銷商的「酒局」，心想這兩、三桌的人怎麼醉成這樣，低聲詢問旁邊的賢拜，他醉醺醺地跟我說：「他們從中午開始喝，喝到現在。」
〔場景二〕：我是乙方，帶客戶到法國巴黎做市場調研、看展，兩度醉到在餐廳廁所狂吐，心裡的 OS 是：「做業務一定得喝成這樣？」
〔場景三〕：我是甲方，乙方帶前同事跑趴，我準備在第三攤落跑，卻被前老闆指著鼻子罵不專業，旁邊的女業務都看不下去，忙著打圓場。
而現在，銷售有機會擺脫傳統的爛醉如泥、「人定升天」，以精準行銷升級。「關係」不能沒有，但請退到 AI 身後。徐瑞廷老師就提到，AI 可以分析潛在客戶行為，預測成交機率，讓業務團隊能從數據中挑出真正「值得花時間的潛力客戶」，幫助業務更聚焦。這不僅是技術導入，更是讓團隊思維從「經驗推銷」進化為「策略經營」的契機。
幾年前，我問過一個超業如何標記客戶，做客戶分群以及記憶，他拿出筆記本。現在，企業則可導入 AI CRM 工具，自動標記高機會客戶，減少業務誤踩無效名單。
2. 客服優化：從人力堆疊，走向人機協作
我在某公司服務時，因為產品複雜度高、前線服務不到位，使得客服電話經常被打爆，高峰時常常應接不暇，容易出現延誤、錯誤與大量客訴。AI客服可以處理80%以上的標準問題，讓人力資源集中在高難度應對。大部分的企業，都已經透過 Chatbot，建立AI對話模組，結合知識庫學習機制，並由人工進行最後關卡確認。有危機意識的客服人員，不會害怕飯碗被取代，而會提升自己成為 Chatbot 的 Mentor，這個段數更高；除此之外，有危機意識的客服人員，更會提升自己的客服以及關懷技巧，因為在 AI 世界中，要派給「真人」處理的，都是最棘手的、最狗急跳牆的、最一翻兩瞪眼的案例。
3. 供應鏈轉型：從人工判斷，走向流程數據化
食品產業供應鏈牽涉品質、溫控、庫存、運送等變因，一旦出錯，損失慘重。AI 能快速分析斷點、預測需求與庫存異常。 可能解法： 導入流程監控與預測模型（如 ML-based Forecasting），及早調整產能與採購策略。
4. 人資升級：從被動招募，轉向主動預測
人才流動成為企業痛點。
在中小公司擔任 B2B 銷售部門主管的朋友，那天在喝咖啡時，跟我分析他們公司的三個「人員問題」：
(1) 管理問題
流動率高、管理混亂：公司員工流動率高，營運管理問題多，導致員工對公司持保留態度。
(2) 教育訓練與工作壓力
教學資源有限：資深業務工作負荷大，教育訓練安排不妥當，導致新人需自行摸索系統和資料庫，培訓過程不順。
流動率影響教學質量：老員工因流動率高而對教學感到心累，導致新人需自行適應環境。
(3) 加班文化與員工壓力
頻繁加班：員工被要求下班後參與線上課程和會議，這些活動持續到晚上 8 至 9 點，並且加班成為企業評估「勤奮」的標準。
徐瑞廷提到 AI 能預測離職傾向、模擬人力缺口。這對我過去經歷高流動率的新創團隊來說，極有感。在人力匱缺的當代，更是重中之重。 友尚集團的曾國棟董事長曾經在演講中說：「找對一個人，可以省 3 年。」人資部門若能利用 AI篩選履歷，可省去用人主管以及朝聘人員大量時間；若能透過 AI 分析內部員工互動、滿意度數據，更能提前啟動留才計畫。
總結而言，數位轉型的關鍵不是你用了多少工具，而是你願不願意用「新的方式解決舊問題」。我更想強調的是：
「AI不是冰冷的技術，而是帶領我們變得更敏捷、準確、有遠見的工具。」
如果你也正在轉型的路上，這是我上完課最有感的一句話：
「AI不能解決所有問題，但它能讓我們更快找到問題，並更準確地提出解法。」
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（再次附上警語：此篇撰文是以純互惠、零報酬的方式進行，沒有收取任何稿費。）
