近年來，隨著人工智慧技術的飛速發展，生成式 AI 已成為全球產業與社會最受關注的核心議題之一。它不僅突破了傳統人機互動的限制，從最初僅能進行簡單對話的工具，進化到如今能主動執行任務的數位助理 AI Agent，更逐步滲透到企業營運流程與決策模式之中。
本期 Social Watch 摘錄意藍《年度 AI 落地案例一次看：企業決策與實務應用大解密》研討會精華，除剖析生成式 AI 的技術發展趨勢外，也說明 AI Agent 在工作上的價值與應用面向。此外，更展示企業實際導入 AI 的案例，分享 AI 可落地應用的方案實例，一窺 AI 如何真正幫助企業提升效率、降低風險，並改變未來的工作方式。
研究說明
▲研究方法與分析大綱
1-1 生成式AI技術發展趨勢
從智慧檢索到生成代理 AI 具任務導向思維
隨著技術持續突破，生成式 AI 正快速從被動的資訊回應者，進化為能主動協助決策與執行任務的 AI Agent，發展過程可以分為三個階段。
在「智慧檢索」階段，AI 的角色主要是回應標準化的查詢，能處理簡單、標準化的問題，其功能重點在於即時且正確地提供答案。
進一步進入「智慧問答」階段，AI 開始具備分析與推理的能力，當客戶提出較複雜的問題，AI 可以理解需求背景，並提出更符合情境的建議，展現更貼近真實需求的智慧特質。
如今正在快速發展的第三階段為「生成代理」，AI 已不再依賴逐步指令，而是能以完成任務為目標，主動承接並執行工作，展現出流程化與任務導向的思維。
這三階段的演進，讓生成式 AI 從單純的查詢與問答工具，逐漸成為能主動執行任務的 AI Agent，為後續的應用奠定基礎。
▲生成式 AI 發展 示意圖
1-2 AI Agent 價值與應用
AI Agent 助攻 全面提升知識運用速度與決策力
承上節所介紹， AI Agent 不再只是「回答問題的機器」，而是能夠融入業務流程、主動執行任務的數位夥伴，AI Agent 成為各產業強化生產力的有力工具，已是未來重要的發展趨勢。
以下將從五大應用場景說明 AI Agent 對於 「提升工作效能與知識應用」所展現的價值。在智慧客服系統中，AI Agent 能協助民眾快速獲取資訊，減輕人員處理重複問題的負擔；在內部客服助理的應用上，則能幫助客服人員對內即時查找資料，提升回覆效率與服務品質；於金融投資服務領域，AI Agent 能分析新聞資訊對股價的正負面影響，作為投資判斷的重要依據；在金融風控情境中，AI Agent 可持續監測龐雜資訊，並即時通報潛在風險事件與異常；而在輔導作業助理方面，AI Agent 更能檢核金融文件的一致性，生成報告並分析潛在風險，全面提升作業的可靠度與效率。
以上案例展現出 AI Agent 不僅能回答問題，更能主動承擔任務，串接各種流程環節。除了上述場景外，AI Agent 更具備高度彈性，能廣泛應用於許多工作情境，持續發揮加速決策、提升效能與推動 AI 落地的價值。
▲ AI Agent 應用情境
PART2、三大產業導入實戰
在日常的工作中，企業常面臨「資料來源多且分散」、「任務時效性高」、「人力不足、重工頻繁」及「跨部門知識斷裂」四大挑戰。意藍資訊針對這些痛點提出了 AI 智能決策循環，由四大功能模組組成，就像一顆專屬於企業的 AI 大腦，透過「聽、想、說、檢查」來思考、決策並行動，形成一個可持續流動並不斷優化的知識運作系統。
首先，「動態監控與情報整合」模組負責「聽」，能蒐集來自新聞、財報與主管機關公告等外部與內部的重要訊號，確保團隊不會「事後才知道」，而能即時掌握最新動態；接著，由「數據推論與關聯分析」模組來「想」，此模組能將蒐集到的訊息轉化為洞察，不僅能判斷新資訊是機會或風險，更能進一步進行關聯分析與影響推論，幫助決策者快速掌握全貌；之後，「內容生成與專業論述」模組則負責「說」，將前一階段的洞察轉化為具體產出，例如研究報告、簡報、建議書或 FAQ，使資訊能真正流通並發揮價值；最後，由「品質維持與異常監測」模組進行「檢查與修正」，透過檢核成果避免資料錯誤或邏輯矛盾，並將問題回饋至監控端，推動新一輪循環。
透過這樣的設計，AI 不再只是單純的工具，而是驅動知識流動與決策優化的引擎，讓流程更流暢及可靠，最終形成一套可持續優化的智慧知識運作系統。
▲ AI智能決策循環 流程圖
2-1 證券業：承銷輔導的智慧化流程
AI導入證券輔導與承銷部門 強化資訊即時性與準確性
前述四大模組已在多個產業成功落地，以下將透過三大案例具體說明 AI 的實務應用。
在證券業中，資訊的即時性與正確性十分重要，特別是在證券輔導與承銷部門，從企業的申報資料、產業政策，到輔導紀錄與揭露文件，每一環節都與能否成功申請上市及降低承銷風險息息相關。生成式 AI 的導入，將能讓此工作流程更具效率。
首先，透過「動態監控與情報整合」模組，AI 能每日自動追蹤證交所公告、金管會規範與各項產業政策，即時捕捉可能影響流程的重要變化，協助團隊快速調整方向，有效降低潛在承銷風險；接著，在「數據推論與關聯分析」上，AI 可自動比對董監事名單與關係人清單，推演出完整的企業結構與潛在關係人，避免因隱藏的投資架構或資訊揭露不全而產生誤判，讓審查更具效率與準確性；同時，AI 亦能應用於「內容生成與專業論述」，不僅能協助草擬公開說明書與重大風險揭露，更能產出投資人簡報初稿，讓專業人員將心力集中在內容修訂與專業判斷，而非繁瑣的格式處理；最後，應用「品質維持與異常監測」模組，AI 能自動比對申報文件、財報與公告內容的一致性，並即時標記潛在錯誤或違規揭露的風險，確保整體產出的品質與合規性。透過四大模組，從情報蒐集、數據驗證、文件撰寫到品質控管，形成一個閉環的 AI 輔助流程，能大幅提升部門效率與風險管理能力。
▲ 證券業 x AI 導入實務 流程圖
2-2 金融業：授信與徵信的風控新工具
AI 提升徵授信工作效率 監控財報異常、識別集團關係
第二個應用場景為金融業的徵信與授信部門。在處理大型企業的授信作業時，此部門常需核對授信客戶的公司結構、財報異常及法規風險，並撰寫風險評估報告，過程中容易發生資料落差與審查疏漏的情況，因此同樣可以透過導入 AI 週期性架構應對這些挑戰。
首先，在「動態監控與情報整合」階段，AI 能夠自動追蹤企業財報異常、主管機關公告以及信用異動，第一時間掌握授信客戶潛在風險，協助部門提前發現可能的風險徵兆；接著，透過「數據推論與關聯分析」模組，AI 可以自動交叉比對董監事名單、轉投資架構，計算出關聯度，降低授信集中風險，避免風控盲點；在「內容生成與專業論述」上， AI 也能協助產出標準化授信草案及風險分析段落，讓核貸人員專注於關鍵判斷上；最後，「品質維持與異常監測」模組則負責檢核公告、報告與財報內容的一致性，確保資料準確無誤，強化法遵與內控品質，降低合規風險。
透過使用 AI 架構，徵授信團隊能將更多時間投入在判斷與決策上，而非耗費在資料整理與比對，在提升工作效率的同時，也強化了整體風險管理能力。
▲金融業 x AI 導入實務 流程圖
2-3 食品業：製造與管理的智慧升級
食品製造業使用 AI 優化供應鏈管理與風險防範能力
在製造業領域，特別是食品加工與銷售這類對供應鏈管理與品質控管極度重視的產業，AI 導入模型同樣展現高度應用價值。透過一套完整的智能循環，企業不僅能提升風險防範能力，也能強化日常營運效率。首先，在「動態監控與情報整合」上，AI 能自動追蹤原料來源與供應商資訊，並持續監測國內外食品安全新聞或公告。一旦偵測到可能影響生產的異常事件，即可即時提醒相關人員，避免風險擴大；接著，「數據推論與關聯分析」模組則能在潛在風險事件發生時，從歷史供應紀錄、批號與出貨去向等多種資料中，推論出潛在受影響的產品範圍，協助企業更即時精準地做出因應決策；在「內容生成與專業論述」階段，AI 可依據標準格式，自動產生稽核報告、食品安全事件通報或供應商檢討報告，協助第一線人員快速完成行政作業；最後，「品質維持與異常監測」能跨系統比對出貨數與倉儲紀錄，檢查產品標籤是否一致，並從內部稽核報告識別潛在異常模式，再回饋至前端監控模組，形成閉環式品質檢驗流程。利用 AI 導入架構，能讓食品製造業在供應鏈管理與風險控管上更為敏捷與精準，進一步提升企業的市場競爭力。
▲食品製造業 x AI 導入實務 流程圖
結論
本文透過三個案例、四大模組，展示了不同產業如何真正的將AI導入並落地於企業流程，逐步形成循環式智能決策架構。意藍以 AI Search 解決方案協助企業整合分散資訊、提升決策效率，讓 AI 應用更具可操作性與持續性，若想了解更多實務案例，歡迎報名研討會。
原文刊載於《OpView Social Watch》Vol.233
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