沃提利數位攜手喬思齊科技，整合 AI 應用與企業顧客經營系統

許多企業已經開始使用生成式 AI、智能客服或企業知識庫，但實際導入後，常會遇到下一個問題：AI 能回答問題，卻無法辨識會員身分；客服能查詢知識文件，卻看不到顧客的消費紀錄；行銷團隊取得 AI 產生的分群建議，後續仍要人工跨系統整理名單。

問題通常不在 AI 模型本身，而是 AI 應用沒有與 CRM、會員資料、訂單、點數、優惠券及客服流程接在一起。

為協助企業縮短 AI 應用與營運系統之間的落差，沃提利數位與喬思齊科技展開策略合作，結合雙方在企業 AI、客製化軟體、CRM、Loyalty、OMO 與系統整合領域的技術能力，共同規劃更貼近實際營運需求的企業應用。

喬思齊科技的服務涵蓋 AI 客服平台、知識管理系統、AI Agent、輿情分析、AI 影像辨識、AIoT，以及 CRM、ERP、EIP 等企業軟體開發；其 JustAI 企業助手亦提供 ERP、CRM、財會及人資等系統整合方向。

沃提利則聚焦於企業級顧客經營基礎架構，協助品牌整合 CRM、POS、電商、互動渠道與 OMO 資料，並建立會員識別、點數、優惠券、會員等級、消費紀錄及跨通路會員應用。

從「導入 AI 工具」走向可落地的 AI CRM

企業導入 AI 客服時，第一階段通常是整理 FAQ、產品文件、服務流程與內部知識，建立可以回答問題的知識庫。這類應用能降低重複詢問，但若沒有接入會員資料與企業系統，能處理的情境仍然有限。

例如，一位會員詢問：

我的點數為什麼沒有入帳？
上個月購買的商品可以退貨嗎？
我目前是哪一個會員等級？
優惠券是否已經使用？

單靠知識庫只能回答制度規則，無法確認這位會員實際的點數異動、訂單狀態、優惠券核銷紀錄或會員等級。要處理這些問題，系統必須先辨識使用者身分，再依權限查詢 CRM、POS、電商或 Loyalty 系統中的即時資料。

這也是雙方合作可以發揮價值的地方：由 AI 負責理解問題、檢索知識與輔助回覆，再透過 API 與資料權限設計，連接會員及交易系統。

AI 因此不只是網站上的問答機器人，而能逐步進入客服、行銷、會員營運及內部作業流程。

雙方合作的四項應用方向

一、AI 客服與會員資料整合

喬思齊科技旗下 JustAI 智能客服可透過知識文件建立自動客服，提供網站嵌入與全天候問答服務。

結合沃提利的會員識別與 CRM 整合能力後，可進一步規劃：

• 會員登入或身分綁定
• 會員等級與權益查詢
• 點數餘額及異動紀錄查詢
• 優惠券領取與核銷狀態查詢
• 訂單、預約或服務進度查詢
• 依會員資料提供差異化回答
• 複雜問題轉接人工客服

實際導入時，仍須先定義 AI 可以讀取哪些欄位、哪些操作必須再次驗證，以及哪些個人資料不得直接出現在對話內容中。

「可以查詢」不代表「所有資料都應該開放」。會員主 ID、登入驗證、角色權限、API 存取紀錄與 audit log，都是正式上線前必須處理的基礎設計。

二、企業知識庫與客服作業流程

客服人員常需要同時查看產品文件、退換貨規則、會員權益、門市資訊與內部處理流程。資料分散在雲端硬碟、試算表、客服系統與不同後台時，新進人員需要較長的熟悉期，資深人員也容易因版本不同而提供不一致的答案。

透過企業知識庫與 CRM 資料整合，可依照問題類型提供：

• 產品與服務規則查詢
• 會員制度及活動條件說明
• 客服回覆建議
• 顧客歷程摘要
• 後續處理步驟提示
• 相關訂單與互動紀錄連結
• 需升級處理的風險提醒

AI 適合協助客服快速整理資訊，但涉及退款、補發點數、修改會員資料或權益補償時，仍應保留人工確認與操作權限。這能避免 AI 根據不完整資訊，直接執行會影響帳務或會員權益的動作。

三、AI 會員洞察與行銷營運輔助

很多品牌已經累積大量會員與訂單資料，行銷團隊卻仍然只能依照簡單條件拉名單，例如最近三個月有消費、特定會員等級或曾購買某一類商品。

在會員資料品質足夠的前提下，雙方可進一步協助企業規劃：

• 會員分群條件建議
• 消費與互動歷程摘要
• 流失風險會員辨識
• 回購及交叉銷售情境建議
• 行銷活動文案草稿
• 客服與業務的會員重點摘要
• 活動成效及異常資料說明

但 AI CRM 的前提仍是資料可用。

假設同一位顧客在門市使用手機號碼、電商使用 Email、互動渠道又只有一組 User ID，系統沒有建立一致的會員主 ID，AI 分析出的結果就可能把一個人當成三個人。

因此，品牌若仍處於會員資料分散、欄位格式不一致或訂單同步不穩定的階段，應先完成資料盤點與會員識別，再進入 AI 分群與自動化應用。

四、AI Agent 與企業系統流程串接

喬思齊科技將 AI Agent、AI 應用與客製化軟體開發列為主要服務方向，並強調 AI 與企業既有系統的整合。

沃提利可配合 CRM、POS、電商、會員、點數、優惠券及第三方平台，處理系統之間的資料交換與應用流程。

可評估的企業情境包括：

• 自動整理每日客服問題與待辦事項
• 將會員詢問分類後指派給對應單位
• 依會員歷程產生客服或業務摘要
• 查詢訂單狀態並提供下一步處理建議
• 根據活動規則建立分眾名單草稿
• 彙整跨系統資料並產生營運報告
• 偵測資料同步失敗或異常交易

這類應用不適合一開始就讓 AI 完全自主操作。比較穩健的做法，是先從「查詢、整理、建議」開始，確認準確率、權限與錯誤處理方式後，再逐步開放有限度的自動執行。

技術合作之外，更重要的是資料與流程治理

企業 AI 專案常見的錯誤，是先選模型與工具，之後才開始思考資料放在哪裡、誰可以查看，以及 AI 回答錯誤時由誰負責。

實際導入前，至少需要確認以下問題：

• 顧客身分如何辨識
• 哪一套系統是會員資料主檔
• 訂單、點數與優惠券資料由哪個系統負責
• 資料需要即時查詢，還是定期同步
• AI 可以讀取哪些資料
• 哪些資訊需要遮罩或再次驗證
• AI 回答與系統操作是否保留紀錄
• API 失敗、逾時或資料不一致時如何處理
• 何種情況必須轉交人工人員

很多企業以為 AI 專案的主要成本在模型，其實正式環境中，更常遇到的是資料清洗、API 規格、權限控管、錯誤重送、監控與後續維運。

雙方的合作方向，正是將 AI 能力與這些企業系統基礎接在一起，減少 AI 應用停留在概念展示或單點工具的情況。

適合哪些企業評估？

這項合作方向適合已經有一定數位系統基礎，並希望將 AI 接入實際營運流程的企業，例如：

• 已有 CRM 或會員系統，希望導入 AI 客服
• 已累積大量客服文件，但查詢與教育成本偏高
• POS、電商與會員資料分散，客服無法掌握完整歷程
• 希望透過 AI 協助會員分群與行銷內容產出
• 已有企業內部知識庫，希望提供員工查詢助手
• 想導入 AI Agent，但需要串接既有 ERP、CRM 或營運系統
• SI、顧問公司或 MarTech 廠商，需要補足 AI 與會員應用的落地開發能力

如果企業目前連會員識別、資料來源與系統權責都尚未釐清，第一步不建議直接做複雜的 AI 自動化。先完成資料與流程盤點，通常能降低後續重工及維運風險。

讓 AI 進入企業真正需要處理的流程

企業導入 AI，不應只看模型可以回答多少問題，也要確認它能否取得正確資料、遵循權限規則，並在異常時回到可追蹤的人工流程。

沃提利數位與喬思齊科技將從 AI 應用、CRM、會員資料與企業系統整合等面向，共同協助企業評估適合的導入路徑。

對已有會員、客服、訂單或知識資料的企業來說，下一步可以先盤點一個具體場景：哪一類問題最消耗人力、需要查詢哪些系統、目前資料是否足以支援。從範圍清楚的流程開始，通常比一次導入大型 AI 平台更容易驗證成效。