讓會員資料真正進入 AI 工作流程：沃提利與宇鯨智能推動 AI CRM 與營運自動化

很多企業已經有 CRM、POS、電商、ERP、客服系統，也開始嘗試生成式 AI、AI Agent 或流程自動化。

但實際執行時，客服查詢一位會員的資料，仍然需要切換多個後台；行銷團隊想讓 AI 協助分群，卻發現消費紀錄、會員等級與互動資料分散在不同系統；企業導入 OCR 或 RPA 後，辨識出來的資料仍要人工整理，再輸入既有系統。

問題通常不在於缺少 AI 工具，而是資料來源、系統流程與權限規則還沒有接起來。

為協助企業縮短從 AI 概念驗證到正式營運之間的距離，沃提利數位與宇鯨智能展開策略合作，整合雙方在 CRM、會員資料、OMO、企業系統串接、AI Agent、智慧文件處理與流程自動化方面的能力，協助企業把 AI 接進既有工作流程，而不是另外增加一套獨立工具。

一端處理顧客資料，一端推動 AI 與流程執行

沃提利主要處理品牌顧客經營所需要的資料與系統基礎，包括會員身份整合、CRM、會員等級、點數與優惠券、POS 與電商訂單、互動渠道，以及第三方企業系統串接。

企業在進行會員分群、客服查詢或自動化互動前，通常需要先釐清幾件事：

• 同一位顧客在門市、電商與不同互動渠道中，能否被識別為同一個人？
• 消費、退貨、點數、優惠券與會員等級是否有一致的異動紀錄？
• AI 或客服人員可以讀取哪些資料？哪些欄位需要遮罩或限制權限？
• AI 產出的結果要寫回 CRM、建立任務，還是交由人員確認後執行？

宇鯨智能則聚焦於企業 AI 導入、AI Agent、AI OCR／IDP、RPA 與 FDE 落地陪跑，將原本依賴人工判讀、文件輸入或跨系統操作的工作，整理成可執行的 AI 與自動化流程。宇鯨智能官方提出的導入方式涵蓋企業培訓、產品導入與工程落地，並強調將 AI 接進企業原有工作環境。

雙方合作後，企業可以從「資料能不能使用」一路處理到「AI 如何判讀，以及判讀後如何執行」。

合作可落地的四類應用情境

一、AI 客服與會員資料查詢

當會員詢問點數、優惠券、訂單、預約或會員權益時，AI 客服需要取得正確而且即時的資料。

沃提利可協助整合會員身份、消費紀錄、點數異動與互動歷程；宇鯨智能則可透過 AI Agent 與知識庫，協助客服整理問題、查找規則、摘要會員狀況並產生回覆建議。

例如會員反映「退貨後點數為什麼被扣回」，AI 不能只根據一般 FAQ 回答，而需要查詢該會員的訂單狀態、退貨時間、點數異動紀錄與品牌規則。涉及個人權益或例外狀況時，系統仍應轉由人工客服確認，並保留查詢與操作紀錄。

二、AI CRM 分群與行銷營運輔助

行銷團隊經常想使用 AI 找出高價值會員、沉睡會員或可能回購的顧客，但如果 POS、電商與互動資料沒有整合，AI 只能根據不完整的資料提出建議。

透過沃提利建立的會員資料與標籤基礎，AI 可進一步協助：

• 整理會員分群條件
• 找出值得優先經營的客群
• 產生不同客群的溝通內容草稿
• 分析活動回應與回購狀況
• 提供下一次互動策略建議

AI 適合協助行銷人員加快判讀與內容準備，但會員權益、優惠條件與實際發送名單，仍應由品牌團隊設定審核機制。

三、文件資料自動進入 CRM 與企業系統

很多企業仍透過紙本申請書、PDF、Excel、Email 附件或掃描文件收集資料。

宇鯨智能的 AI OCR／IDP 能將發票、報價單、申請表或合約內容轉換成結構化資料，再透過 API 或 RPA 送進 ERP、CRM、資料庫或後續簽核流程。

沃提利則可負責後續的系統整合與資料規則，例如：

• 判斷資料應該對應到哪一位會員或企業客戶
• 檢查手機、Email、會員編號是否重複
• 定義欄位的主從關係
• 記錄資料來源與修改時間
• 建立錯誤重送及異常追蹤機制

文件辨識只是第一步。只有當資料能夠正確寫入系統並觸發後續流程，才能真正減少人工輸入與跨系統搬運。

四、既有系統之間的流程自動化

部分舊系統沒有 API，或短期內無法配合修改，員工只能登入不同後台，下載報表、複製資料、比對內容，再重新上傳。

這類情境可評估以 RPA 作為流程銜接方式，由機器人執行規則明確、重複性高的操作。宇鯨智能目前提供企業流程自動化相關應用，涵蓋跨平台作業與 No-Code、Low-Code 流程設計。

不過，RPA 不應取代所有 API 串接。涉及會員權益、訂單狀態、點數帳務或大量即時資料時，仍應優先採用 API、資料庫同步或正式事件機制。RPA 比較適合作為沒有 API 時的過渡方案，或處理少量、規則固定的邊緣流程。

AI 導入前，先確認資料與流程是否已經準備好

不是每個企業都應該直接從 AI Agent 或自動推薦開始。

如果會員主 ID 還沒有定義清楚，同一個人在 POS、電商與 CRM 中仍是三筆資料，第一步應該是整理身份識別與資料同步規則。

如果點數、退貨、優惠券核銷或簽核流程經常靠人員臨時判斷，也不適合立刻全面自動化。流程規則不穩定，只會讓 AI 與 RPA 更快地執行錯誤。

較務實的導入方式，是先選擇一個頻率高、規則清楚、可以衡量成效的情境，例如客服資料查詢、文件建檔、會員分群準備或跨系統報表整理，再依序完成：

1. 盤點資料來源與現行作業流程
2. 定義欄位、權限與例外處理方式
3. 建立小範圍的 AI 或自動化流程
4. 加入人工確認、錯誤重送與 audit log
5. 確認穩定後再擴展至其他部門或場景

這樣的導入速度未必最快，但比較容易正式上線，也比較不會在半年後變成沒有人敢維護的展示系統。

從 AI 示範走向可維護的企業應用

沃提利與宇鯨智能的合作，聚焦在 AI 導入時最常卡住的兩段：一段是會員資料、系統與權限沒有接好；另一段是 AI 已經能產生結果，卻無法進入日常工作流程。

透過顧客資料整合、CRM 與 OMO 架構、AI Agent、智慧文件處理及流程自動化，企業可以依照自身資料成熟度，逐步建立可追蹤、可維護、可由內部團隊持續營運的 AI 應用。

正在評估 AI CRM、客服知識庫、會員資料整合、文件自動化或跨系統流程串接的企業，可先從資料與流程盤點開始，確認哪些環節適合 AI，哪些問題應該先透過系統整合處理。