如何在小型企業中使用 AI

本文詳細剖析小型企業主如何在不浪費時間的情況下，從人工智慧中獲得最大價值。內容包含隨時可用的提示詞（Prompts）、用於建立人工智慧試點專案的快速框架、計算哪些專案值得自動化的方法，以及決定何時使用人工智慧或雇用人員的依據。

小型企業可將人工智慧應用於哪些方面

以下章節涵蓋小型企業最耗時的職能。每項功能皆點出人工智慧實際能協助的部分、查詢範例，以及人工智慧仍需由人類介入的環節。

客戶支援

支援收件匣充斥著重複且具時間急迫性的請求，這使得此處成為最容易著手切入的領域之一。

人工智慧工具可協助您：

• 草擬例行問題的回覆
• 總結客戶歷史記錄
• 分類並導向收到的請求
• 搜尋知識庫以取得相關資訊
• 識別需要人工緊急處理的訊息

嘗試此查詢：

檢視客戶支援電子郵件及附加的常見問題集（FAQ）。將各項查詢按重複主題分組，識別常見問題集未回答的問題，並建立一份包含客戶名稱、問題、緊急程度與建議後續行動的試算表。針對例行問題草擬回覆選項，但切勿發送任何內容或做出退款決定。將客訴、政策例外情況以及法律威脅標記出來以供人工審查。

請勿將人工智慧用於：

• 解決爭議
• 在未獲授權的情況下做出退款或賠償決定
• 未經審查即回覆帶有情緒敏感性的客訴
• 取代通往人類代表的清晰管道

行銷

行銷通常是小型企業轉向人工智慧的首要領域。然而，其中的學問遠不止於建立電子郵件文案。

人工智慧工具可協助您：

• 根據對企業的簡單描述，撰寫網站頁面或著陸頁（Landing Page）的初稿
• 規劃網站所需的頁面，例如針對各項服務、產品或地點設立獨立頁面
• 找出網站中的漏洞：遺漏的細節、過時的頁面，或是客戶經常詢問但未在任何地方涵蓋的主題
• 將常見的客戶問題轉化為值得撰寫的部落格文章或頁面清單，並依對企業最重要的程度進行優先順序排序
• 彙整一份關於網站表現的報告，例如哪些頁面獲得流量，以及人們在搜尋中找到該企業的難易程度

嘗試此查詢：

"檢視此企業資訊、現有網站與服務清單。研究最重要的客戶問題以及針對 '[主題或服務]' 的競爭網頁。建立建議的網站結構，包含頁面標題、目標意圖、主要與支援主題、行動呼籲（Call to Action）以及內部連結建議。接著，使用核准的品牌準則草擬首頁及一個服務頁面。標記每一項需要確認的主張，且切勿發布變更。"

請勿將人工智慧用於：

• 從零開始建立具差異化的品牌語調
• 取代客戶研究或策略定位
• 未經事實查核與編輯審查即行發布
• 單純為了搜尋流量而大量產出通用內容

排程與行政

行事曆、收件匣與會議記錄會佔用大量不會出現在任何發票上的時間，這使得行政管理成為人工智慧的強大應用場景。

人工智慧工具可協助您：

• 總結會議並萃取行動項目
• 草擬後續追蹤郵件
• 組織文件與表格
• 識別行事曆衝突與排程空檔
• 對收到的請求進行分類
• 將客戶詢問與內部任務連結起來

嘗試此查詢：

"檢視本週的行事曆、專案筆記與未結案的電子郵件討論串。建立一份依優先順序排列的承諾事項、逾期行動、排程衝突與未解答問題清單。準備一份單頁的每週營運報告，內含相關原始文件的連結。針對最緊急的三個項目草擬後續追蹤郵件，但請勿發送。"

請勿將人工智慧用於：

• 在缺乏商業背景的情況下做出優先順序判斷
• 在未獲批准的情況下為企業承諾截止日期或價格
• 在不適當的工具中處理敏感的員工或客戶資訊
• 將摘要的會議記錄視為完整或準確

財務與記帳

記帳任務具有重複性且依循規則，這正是人工智慧擅長處理的工作類型，並輔以會計師來檢查輸出結果。

人工智慧工具可協助您：

• 將交易分類以供審查
• 識別過度支出
• 標記異常支出或重複條目
• 總結現金流模式
• 從收據與發票中擷取資料
• 跨期間比較銷售額或費用
• 為會計師或財務顧問準備問題

嘗試此查詢：

"分析過去六個月附加的交易匯出資料。標記異常變動、可能的重複交易、遺漏的類別以及需要會計師審查的費用。建立一份包含標記項目的試算表，以及主要模式的簡短摘要。請勿提出稅務建議、自動重新分類交易或將報告對外發送。"

請勿將人工智慧用於：

• 報稅
• 做出最終會計判斷
• 決定企業是否能負擔重大開支
• 在未經合格審查的情況下提供法律、稅務或財務建議

銷售

潛在客戶（Leads）可能很快就會冷卻，而人工智慧擅長捕捉那些忙碌的老闆沒有時間追蹤的潛在客戶。

人工智慧工具可協助您：

• 找出一段時間未進行後續追蹤的潛在客戶
• 總結銷售通話內容，讓您無需重新聆聽錄音
• 為每個潛在客戶草擬個人化的後續追蹤郵件，而非通用的範本
• 找出潛在客戶不斷拒絕購買的原因，以便您能直接針對這些問題進行說明
• 標記陷入停滯且需要推進的交易
• 將您的筆記轉化為提案初稿

嘗試此查詢：

"檢視附加的銷售筆記，並找出在過去 14 天內未進行後續追蹤的商機。使用目前的公開來源研究每家公司，並建立一份包含其業務優先事項、相關發展、可能痛點與證據連結的客戶簡報。僅使用經過驗證的資訊，為每個商機草擬個人化的後續追蹤郵件。請勿發送郵件或對預算、權限或購買意圖做出斷言。"

請勿將人工智慧用於：

• 在未獲授權的情況下協商定價或合約條款
• 對交付或產品功能做出承諾
• 獨立完成複雜的交易
• 在顧問式銷售中取代關係建立

招募與到職培訓（Onboarding）

招募文書工作與到職培訓材料多半遵循範本，這為人工智慧草擬初稿留下了空間。

人工智慧工具可協助您：

• 草擬職缺描述
• 建立面試問題範本
• 將現有政策轉化為到職培訓材料初稿
• 總結培訓內容
• 建立職位專屬的檢查清單

嘗試此查詢：

"使用核准的職位檔案、公司手冊與到職培訓檢查清單，為新進營運協調員建立第一週的到職培訓計畫。草擬職位概述、培訓時程、檢查清單與經理簡報。識別原始文件中任何互相衝突或過時的資訊。請勿篩選申請人、對候選人評分或做出雇用建議。"

請勿將人工智慧用於：

• 在沒有人類監督的情況下篩選候選人
• 做出雇用決定
• 推斷受保護特徵或個人特質
• 取代背景調查或結構化評估

您需要哪些小型企業人工智慧工具？

人工智慧工具根據其功能有不同的名稱：有些是通用型助理，有些內建於您已使用的軟體中，而日益成長的類別則能獨立執行多步驟任務。下表詳細說明哪種類型適合哪種工作，以及在決定採用之前應檢查的事項。

如何在小型企業中開始使用人工智慧

第一個問題不是要購買哪種人工智慧工具，而是哪個工作流程正在為企業造成可量化的瓶頸。掌握該資訊後，即可著手規劃一個小規模的試點專案：

1. 描繪瓶頸

列出實際浪費時間的地方，例如每天早晨需要花一小時清理的收件匣、放置一週未處理的發票，或是被漏掉的後續追蹤。

2. 選擇一個工作流程

從該清單中挑選最一致且風險最低的任務作為起點，而不一定是花費最多時間的任務。重複性高且定義明確的任務，會比每次都需要判斷的任務更容易進行測試。

3. 設定基準

記錄該任務目前花費的時間、成本以及出錯頻率，以便有基準可以與人工智慧版本進行比較。

4. 檢查資料

確認工具將使用的資訊是準確且最新的，並且它僅能存取實際需要的內容，而不是預設就能存取您的整個收件匣、雲端硬碟或客戶資料庫。

5. 選擇符合現有技術堆疊的工具

偏好能直接連接至現正使用的行事曆、收件匣、CRM 或會計軟體的工具，而不是需要手動匯出與匯入資料的工具。

6. 指派審查人員

決定由誰在輸出結果發布前進行檢查，以及由誰來處理工具出錯的情況。

7. 執行有限的測試

在推廣至團隊的其他成員之前，先挑選一小群使用者、固定的時間週期，以及明確的成功衡量標準。

8. 衡量與調整

將結果與基準進行比較，然後根據資料顯示的實際情況來保留、修改或捨棄該工作流程。

何時應該在小型企業中使用人工智慧？

人工智慧值得在「檢查人工智慧的工作所花費的時間，少於手動完成該任務的時間」的任務上進行測試。以下幾個跡象表明這是一個好的契合點：

• 該任務每週發生數次
• 流程相當一致
• 輸出結果可以被快速檢查
• 偶爾發生的錯誤是可以彌補的
• 企業能夠衡量改進成效
• 該工具符合現有系統且不需要過多的設定

當出現以下情況時，任務就不適合進行自動化：

• 執行頻率不高
• 需要細微的判斷力或情商
• 錯誤會造成法律、財務或商譽上的損害
• 工作面向公眾且難以修正
• 流程仍在快速變動中
• 資料不完整或不可靠

分析使用人工智慧的投資報酬率（ROI）

許多個別的人工智慧工具每個月只需花費十幾美元。但是，在計算自動化任務的成本效益時，請考慮主要的成本可能是所涉及的設定時間、整合、培訓、審查與修正。

以下是計算數學模型的一種簡單方法：計算投資回收期，或者說節省的時間需要多久才能超過設定所花費的時間。

• 估算手動執行該任務每週的成本：單次執行花費的時間，乘以每週發生的頻率，再乘以該人員的時間每小時的價值。
• 估算來自人工智慧每週的節省金額：手動成本減去每次審查人工智慧輸出結果的成本，再乘以發生的頻率。
• 將一次性的設定與整合成本除以每週的節省金額。這大約就是達到收支平衡所需的時間。

以下是一個範例，假設通常執行該任務的人員時薪為 30 美元：

一項需要 20 分鐘且每週發生兩次的任務，手動執行的成本約為每週 20 美元。如果每次審查人工智慧的輸出結果仍需花費 10 分鐘，這每週僅能節省約 10 美元。

兩小時的設定（以該費率計算價值 60 美元）需要六週才能達到收支平衡，這對初次試點來說時間過長。

一項需要一小時且每天發生的任務，手動執行的成本約為每週 150 美元。如果每次審查人工智慧的輸出結果需要 15 分鐘，這將可節省接近每週 120 美元。只需幾小時的設定即可在一週內收回成本。

何時應該透過雇用而非自動化來解決？

當工作需要持續的判斷力、關係建立、當責性或提升產能時，請選擇雇用。當任務明確、具重複性且規模尚未大到足以支應一個專職職位時，請優先使用人工智慧。

雇用與人工智慧並不總是互相替代的。使用人工智慧的新進員工可以處理更多工作、記錄流程、分析資訊，並以比沒有人工智慧時更快的速度提升服務。問題往往不是「我們應該雇用還是使用人工智慧？」而是「人類應該掌控什麼，而該職位的哪些部分可以由人工智慧支援？」

將此付諸實踐

挑選花費最多時間且遵循可重複流程的任務，計算投資回收期，並在接觸客戶或金錢之前，在有審查人員的情況下進行試點。

Perplexity Computer 在不增加員額的情況下，為小型團隊提供更多產能。它可連線至小型企業已經運作的 400 多種工具，包含 QuickBooks、Mailchimp、Shopify 與 Stripe。從那裡開始，它會拉取相關資料、執行分析並草擬輸出結果，並在結果發布前標記任何需要簽核的內容。

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常見問題

人工智慧對小型企業來說是否值得？這取決於任務。當任務經常發生、遵循清晰流程，且審查時間少於手動執行的時間時，人工智慧就值得測試。對於罕見、高判斷力或高風險的工作，它的契合度較低。

對小型企業而言，最佳的人工智慧工具是什麼？ 沒有單一的最佳工具。合適的工具取決於工作流程：支援收件匣使用服務台人工智慧、排程與電子郵件使用工作區助理、記帳使用具備人工智慧功能的會計軟體，而跨越數個工具的任務則使用代理式平台。

小型企業使用人工智慧的成本是多少？ 許多工具每個月從十幾美元起跳，但完整成本包含設定、整合、培訓與審查。如果工具需要大量的修正，低訂閱價格並不能保證正向回報。

人工智慧可以取代小型企業的員工嗎？ 人工智慧更適合支援職位而非取代職位，特別是在涉及判斷力、當責性或關係建立的領域。使用人工智慧的新進員工通常能處理比單獨一人或單獨一項工具更多的工作。

小型企業何時應避免將任務自動化？ 當任務罕見、需要細微判斷力、出錯代價高昂、面向公眾且難以修正，或是依賴不完整或不可靠的資料時，請跳過自動化。