AI Agent：企業中的使用案例
探索各產業的企業如何透過這些 AI Agent 使用案例，制定更完善的決策並提升生產力。
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什麼是 AI Agent？
AI Agent 是智慧自動化系統，可代表人類規劃、執行任務和制定決策。AI Agent 可在情境中解讀請求的意圖、從歷史資料中學習，並即時動態地適應不斷變化的條件。
整合至企業生態體系時，AI Agent 會協調多個工具和系統，甚至與其他 Agent 協同合作，以完成複雜的多步驟工作流程。
AI Agent 類型
企業 AI Agent 有五種主要類型：
- 簡單的反射型 Agent 是使用「如果符合條件，就執行相應動作」邏輯運行。換句話說，如果此類 Agent 察覺到變化，就會做出回應。
- 模型式反射 Agent 就像簡單的反射型 Agent 一樣，此類 Agent 會對變化做出反應，但不同的是，它們會保留所觀察環境的記憶（模型）。這種記憶讓模型式反射 Agent 能夠做出超越直接刺激的反應。
- 以目標為基礎的 Agent 使用搜尋或規劃演算法來評估可能的動作、預測結果，並選擇最佳動作順序以達到預期目標。
- 以效用為基礎的 Agent 會根據決策在多大程度上實現了期望結果來採取行動。效用代表了可取性的數值衡量標準，因此這些 Agent 旨在將效能最大化，同時權衡取捨。
- 學習 Agent 透過觀察動作結果，並評估這些結果的好壞，來持續提升效能。
企業也可將多個 AI Agent 整合至多重AI Agent 系統，以處理複雜的工作流程。
例如，在 HVAC 系統中，一個簡單的反射型 Agent 可能會在溫度上升時觸發冷卻功能。如果搭配模型式反射 Agent，系統會記得某些房間在陽光照射時會加速升溫，並相應地調整冷卻的優先順序。
企業中 AI Agent 使用案例的範例
除了生產力提升之外，AI Agent 已影響整個企業。SAP 的 Joule Agents 就是這種轉變的體現。
Joule Agents 是企業 AI Agent 的系統，可整合各業務功能，協助團隊加速複雜、多步驟的工作流程，並大規模實現商業價值。SAP 的資料產品會協調各資訊孤島的不同資料，可讓 Joule Agents 提供以完整業務情境為基礎的洞察和建議。無論您的程序有多麼獨特，Joule Agents 皆可自訂，以確保法規遵循和安全性，並與現有系統相容。
以下為 Joule Agents 能發揮最大效益的重要業務使用案例。
財務和會計的 AI Agent
財務團隊和合約會計人員尋求加速付款，並加快結算速度。然而，不正確的發票和遺漏的付款是需要手動介入的耗時問題。
Joule 的糾紛解決 Agent 會分析發票和契約的詳細資訊，然後標記差異或不相符之處，將糾紛程序自動化。糾紛解決 Agent 會採取主動而非被動的執行方式，建議財務團隊如何處理產生的貸項通知。
財務領域的其他 AI Agent 使用案例包含：
- 延遲付款預測透過評估客戶付款行為來預測延遲情況，進而實現主動外展服務並強化營運資金。
- 自動付款比對功能可簡化將付款與未結發票進行比對的緩慢手動流程，進而減少應收帳款週轉天數。
- 財務結算解決方案能夠分析歷史結算週期、識別異常情況，並引導團隊及時解決問題，以免這些問題演變為影響整個組織進程的延誤。
這些功能可讓財務團隊更有效率，並從被動方法轉為採用主動方法，特別是在管理收款或延遲付款時。
供應鏈和採購的 AI Agent
採購營運複雜、資料密集，而且具時效性。管理供應鏈的團隊必須快速制定決策，才能跟上瞬息萬變的市場變化，並減少供應鏈中斷。
Joule 詢比議 Agent 可提供協助。該 Agent 會識別尋源機會、評估供應商並自動啟動 RFP、簡化採購週期並提升成本效益。
這有助於保持企業相關性和競爭力。供應鏈和採購中的其他 AI Agent 使用案例包含：
- 自動處理發票以減少手動發票資料輸入的負擔。這些 AI Agent 快速擷取、驗證並識別差異。
- 前置時間分析用於偵測和更正不準確的前置時間資料，以防止缺貨和延遲。
- 透過分析圖像資料來偵測瑕疵，以快速準確地識別錯誤並驅動產品品質改善。
人力資源的 AI Agent
主管正使用企業 AI Agent 來強化團隊。特別是績效與目標 Agent，會將資料收集自動化，確保領導者對每位員工都有相關洞察。
由於這些 AI Agent 了解業務資料的情境，因此可為一對一會議產生個人化的討論重點、使員工目標與業務目標一致，並提供建設性的意見回饋。
人力資源領域的其他 AI Agent 使用案例包含：
- 工作說明生成透過使用自然語言產生技術來起草高品質的工作說明，以節省招募人員的時間。此功能還會標記那些可能嚇跑潛在應徵者的模糊或帶有偏見的措辭。
- 篩選應徵者以對履歷表進行大規模評估。這以減少不自覺偏見的方式突顯頂尖應徵者。
- 面試準備旨在為管理者提供針對職位量身打造的面試問題，以發掘應徵者的真實潛力。
製造業的 AI Agent
AI Agent 可透過預測和減少延遲，讓工廠更具生產力。例如，Joule 的現場主管 Agent 會先識別潛在中斷並建議調整排程來解決問題，進而協助主管。透過清楚掌握這些問題的嚴重性和所涉及的相關性，這些 Agent 會主動避免意外停機時間，並提升整體營運效率。
AI Agent 會在發生瓶頸和延遲時提供應變計畫，讓營運能夠動態調整。支援此項功能的其他 AI Agent 使用案例如下：
- 預測性維護 AI Agent 會使用感測資料，在故障發生前判斷設備何時需要維修，或是否需要更換零件。
- 品質控制可透過識別瑕疵，協助改善一致性並減少浪費。透過機器學習技術，流程可自動調整以維持製造標準。
行銷和商務的 AI Agent
行銷團隊使用 AI Agent 來優先處理優質的潛在商機、個人化客戶互動並推動轉換。透過自動化這些基本任務，行銷人員可將經歷轉移到工作中需要人性化思維的環節。
例如，AI Agent 可分析意圖訊號（例如購買歷史記錄）來識別準備購買的潛在客戶。然後，AI Agent 可以提示人類行銷人員或會計團隊，透過個人化的行銷活動或直接外展服務來吸引這些潛在客戶，並在他們的興趣最濃厚時與他們聯繫。
與此相輔相成的目錄優化 Agent，可持續更新價格和產品輸入項。目錄優化 Agent 會動態重整內容，與變化的搜尋意圖保持一致，以改善搜尋引擎結果的排序。
企業 AI Agent 和人類協同合作可帶來有影響力的結果。行銷領域的其他 AI Agent 使用案例包含：
- 客戶區隔可根據行為、偏好和意圖，動態地將客戶分組，實現更有針對性和有效率的行銷活動。
- 產品推薦透過即時分析互動來推薦相關產品，進而提升轉化率和客戶滿意度。
- 內容產生可用於建立產品說明、行銷活動文案與促銷訊息，並能依受眾群體與 SEO 目標進行客製化。
IT 和管理的 AI Agent
AI Agent 透過自動化法規遵循任務、監控系統健全狀況和執行政策，越來越多地為 IT 團隊提供支援，協助團隊抵禦威脅和遵循法規。
IT 領域的 AI Agent 使用案例包括：
- 執行政策以監控使用者活動和系統設定，確保符合內部和外部法規。
- 資料管理透過檢測不一致、執行標準和管理存取控制來保持資料完整性。
- 安全性監控用於識別系統行為中的異常模式，協助 IT 團隊在潛在威脅升級做出回應。
客戶支援的 AI Agent
客戶期望擁有快速且個人化的支援。AI Agent 可協助服務團隊有效率且大規模地滿足這些需求。
例如，購物 Agent 會為新客戶提供產品詳細資訊、可比較選項和訂單協助。針對現有客戶，問答 Agent 也將隨時評估查詢的意圖，並為其提供準確的答案。
這些 AI Agent 的功能可減少回應時間、提升客戶滿意度，並釋出代理人的人力以處理更複雜的工單。證明這一點的其他使用案例包括：
- 工單分類和傳送可自動分類傳入的支援請求，並根據急迫性、主題和情緒將支援請求傳送給合適的團隊。
- 服務案例匯總：將冗長的服務對話濃縮為簡潔摘要，改善交接並減少解決時間。
- Agent 輔助能夠在即時互動過程中提供即時建議、下一步最佳行動以及知識資源。
實務指引：代理式 AI（agentic AI）整合
建置 AI Agent 解決方案需要能夠支援業務目標的策略性方法，並得到整個組織中各利益相關人士的支持。
首先，識別 AI Agent 可提供可衡量價值的使用案例。這些案例通常包含重複、容易出錯且耗時的流程，例如發票處理或糾紛解決。對於資料密集、複雜且跨部門的程序，或對法規遵循至關重要的工作流程，也可加以簡化。
接著，評估您的資料就緒度。企業 AI Agent 仰賴高品質且統整完善的資料，因此評估當前基礎架構的即時存取能力、整合功能和管理標準至關重要。SAP 的資料雲和分析工具可透過建立單一事實來源，協助為成功的 AI 整合做好準備。
啟動一個專注於可管理使用案例的試行專案，例如糾紛解決。定義清楚且可量化的成功指標，例如已節省的時間、減少的錯誤或客戶滿意度。設定基準並密切監控效能以驗證影響。
在整個建置流程中吸引利益相關人士至關重要。AI 整合本身是跨部門任務，因此從一開始就涉及企業主管、IT 團隊和一般使用者。必須清晰闡述代理式 AI（agentic AI）的效益，並因應與變更管理、資料隱私權和工作影響相關的考量。
將 AI 部署到工作流程中的組織，其生產力顯著提升，營運成本也隨之降低，更不用說更高的客戶滿意度了。為了長期保持 AI 的商業價值，建立意見反饋循環以實現進一步改進變得至關重要。
隨著 AI Agent 從新資料中不斷學習，其洞察能為解決組織獨特需求的其他使用案例提供越來越多的參考。
奠定企業轉型的基礎
隨著企業 AI Agent 逐漸成熟，它們成為數位夥伴，以加速創新的方式增強人類判斷。即將邁向 AI 整合的組織，將準備好迎接下一個突破性表現的時代：能更快制定明知決策、流程更有效率、成果更容易企及。
常見問題
AI Agent 的一個範例是 Joule 的現場服務調度 Agent。此 Agent 會分析即時資料，以在正確的時間向正確的技術人員建議正確的工作。調度人員必須在規劃和優化服務單時平衡技術人員的可用度，使用此 Agent 便能減少調度人員的決策疲勞。
現場服務調度 Agent 顯示 AI 如何協助人類處理日常工作流程，讓員工將重心從人工作業轉移到策略規劃。
AI Agent 應用於客戶服務、財務和供應鏈領域。
在客戶服務中，它們針對常見問題提供基本答案，並將較為複雜的問題轉交人類代理處理。
在財務和供應鏈中，它們分析資料以預測趨勢或中斷，協助決策者做出相應的規劃。
這三者承擔了例行性、重複性和資料密集的任務，使員工重新專注於更高層次、更細膩的工作上。
AI Agent 的五種類型包括簡單的反射型 Agent、模型式反射 Agent 、以目標為基礎的 Agent、以效用為基礎的 Agent 和學習 Agent。
前四個類型仰賴規則式邏輯和模型來制定因應變化的決策。
然而，學習 Agent 可從體驗中學習以提升效能，讓其能夠嘗試新的策略並探索陌生情境。
不同的 AI Agent 可整合至跨部門的多重 AI Agent 系統，以承擔更複雜的任務。