AI 商業策略：如何制定真正有效的策略

如果你有很多 AI 想法，卻沒有明確計畫將它們轉化為實際商業成果，就很容易浪費時間和金錢。完善的 AI 商業策略能協助你找出合適的機會、了解企業需求，並聚焦最重要的事項。你可以研究使用案例、評估資料與技術、設定優先順序，並衡量成果。繼續閱讀，了解如何制定務實的商業策略，將 AI 機會轉化為可衡量的成長。

AI 商業策略是一套明確計畫，運用人工智慧解決商業問題並達成特定目標。它能幫助你找出 AI 可創造實質價值的環節，例如改善客戶服務、降低成本或自動化例行工作。策略也涵蓋導入 AI 所需的資料、技術、預算與技能。最重要的是，它能讓 AI 工作聚焦於可衡量的商業成果，而不是為了使用 AI 而使用。

制定 AI 計畫不只是挑選幾項工具來測試。你需要了解自己的目標、可用資源、資料，以及 AI 能創造最大價值的領域。這能為企業建立從規劃到執行的清晰路徑。以下是 AI 商業策略應包含的關鍵要素。

先從想達成的商業成果著手，而非先選擇 AI 工具。你的策略應找出對企業最重要的問題或機會，例如降低營運成本、改善客戶體驗、增加營收或做出更好的決策。

明確的優先順序也有助於避免 AI 專案淪為彼此脫節的實驗。每個擬議的使用案例都應與商業目標有明確連結，並說明為何 AI 是適合的應對方式。

在商業優先順序明確後，找出 AI 可創造可衡量價值的環節。檢視既有工作流程、反覆出現的瓶頸、客戶需求，以及團隊花費大量時間處理重複性或資訊密集型工作的領域。

並非每個潛在使用案例都應實施。應根據潛在商業影響、實施工作量、資料可用性、技術可行性及風險等因素評估機會。這有助於將資源聚焦在既有價值又切實可行的使用案例上。

AI 專案仰賴可靠的資料。在實施 AI 解決方案前，請評估使用案例所需的資料是否具備以下條件：

• 可取得： 必要資料存在，且可以蒐集或存取。

• 準確： 資料足夠可靠，可支持分析與決策。

• 可存取： 經授權的團隊與系統可在需要時存取資料。

• 一致： 資料在各系統中遵循一致的定義、格式與標準。

• 治理完善： 資料具有明確的權責歸屬、安全控管、隱私要求與使用規則。

資料稽核也能揭露資料來源零散、資訊過時或系統彼此斷開等問題，這些問題可能限制 AI 專案的推動。及早補足這些缺口，能更容易建立可擴展的 AI 工作流程。

你的 AI 策略應考量支援各個優先使用案例所需的技術。選擇符合商業問題、現有基礎架構、技術能力及預期價值的方法。在某些情況下，現有的 AI 工具或整合可能已足夠。較複雜的使用案例可能需要客製化開發、額外的資料基礎架構，或與 CRM 和 ERP 平台等系統進行更深入的整合。

AI 的導入也取決於負責使用、管理及改善 AI 工作流程的人員。請為每項計畫明確指定負責人，並確認支援實施所需的技能。評估團隊是否具備資料分析、AI 使用、流程設計、技術整合及 AI 治理等領域的足夠能力。若存在能力缺口，企業可提供培訓、聘用專業人才，或與外部合作夥伴協作。

AI 素養的重要性不僅限於技術團隊。與 AI 協作的員工應了解如何有效使用 AI 工具、評估其輸出結果、辨識其限制，並遵守相關政策。

AI 商業策略應明確規範如何安全且負責任地使用 AI。當 AI 處理敏感資訊、影響商業決策，或直接與客戶互動時，治理尤其重要。

您的框架應涵蓋：

• 資料隱私： 明確規範 AI 系統可存取哪些資訊，以及應如何處理敏感資料。

• 安全性： 保護 AI 系統、企業資料及整合項目，避免未經授權的存取或濫用。

• 合規性： 納入適用於 AI 使用的產業法規及內部政策。

• 人工監督： 確認員工何時需要審查、核准或介入 AI 產生的輸出結果或決策。

• 責任歸屬： 為 AI 系統、決策及結果明確指派負責人。

• AI 風險管理： 找出輸出不準確、偏見、安全問題或不當使用等潛在風險，並建立相應控管措施。

這些防護措施應從策略一開始就納入設計，而非等到 AI 計畫部署後才補上。

最後，請定義如何衡量 AI 計畫是否帶來商業價值。實施前先建立基準，以便將變化與原有流程或績效水準比較。

依使用案例而定，相關指標可能包括：

• 節省時間： 減少了多少人工工作或處理時間？

• 成本降低： 工作流程是否降低了營運或人力成本？

• 營收成長： AI 是否帶來額外營收或提升客戶價值？

• 轉換率： AI 是否改善了銷售或行銷工作流程的成效？

• 客戶滿意度： 客戶體驗是否有所改善？

• 減少錯誤： AI 是否減少了失誤、重工或其他品質問題？

僅僅導入 AI 並不足以衡量是否成功。員工正在使用某個工作流程，或該流程產生大量 AI 輸出，並不一定代表它正在創造價值。請將 AI 指標與企業 KPI 連結，並定期檢視結果，以決定某個使用案例應改善、擴大或停止。

當您知道如何將 AI 策略轉化為明確、可行的行動時，它才真正有用。與其試圖一次在各處導入 AI，不如根據實際商業需求規劃、測試構想，並在過程中持續改進。請依照以下步驟，從零建立 AI 商業策略。

• 從商業目標開始

明確定義您希望 AI 達成的目標，例如降低成本、提升生產力、增加營收或改善客戶體驗。應從商業需求出發，而不是先鎖定特定 AI 工具。明確的目標也能讓您衡量 AI 工作是否創造了實際價值。

• 找出 AI 機會

檢視現有工作流程，找出重複、耗時或資料密集的任務，這些是 AI 可能創造價值的地方。聚焦於 AI 能帶來可衡量改善的問題。尋找即使只是小幅改善，也能節省大量時間或資源的領域。

• 評估準備程度

確認您是否具備各個潛在使用案例所需的資料、技術、基礎設施及技能。在推進前，找出資料品質、系統整合、員工技能或治理方面的缺口。及早處理這些缺口，可避免實施期間出現代價高昂的問題。

• 排定使用案例優先順序

依據商業影響、可行性、實施工作量、資料準備程度及風險，為潛在使用案例排序。先從能帶來實質價值、又不需投入不成比例資源的機會著手。這有助於將預算與團隊資源投入潛力最明確的專案。

• 從聚焦的試點開始

選擇一個或少數幾個高優先順序的使用案例，進行小規模測試。設定明確目標並建立基準，以便將結果與現有工作流程比較。聚焦的試點可讓您在進行更大規模投資前，先了解哪些做法有效。

• 衡量結果

追蹤節省時間、成本降低、營收、轉換率、客戶滿意度或減少錯誤等商業成果。結合績效資料與員工回饋，判斷試點是否帶來價值。

• 調整並改進

根據試點結果調整工作流程、資料、AI 解決方案或人工審查流程。在將使用案例擴展至企業更大範圍前，先解決問題。持續改善可讓解決方案更準確、更實用，也更容易獲得員工採用。

• 擴大有效做法

在成功案例展現明確價值後，將其擴展至更多團隊或工作流程。加入必要的整合、培訓、治理與監控機制，以支援更廣泛的採用。以受控方式擴展，有助於在更多人員與流程開始使用 AI 時維持品質。

• 定期檢視策略

將 AI 策略視為持續進行的流程，而非一次性的專案。定期重新評估業務優先事項、AI 機會、績效、風險與新技術，讓策略持續與業務目標一致。定期檢視也能協助您在市場、客戶或業務需求改變時及時調整。

Kimi 深度研究可透過研究市場、競爭對手、客戶需求、技術與 AI 使用案例，支援您的 AI 業務策略。您可用它比較解決方案、分析資訊、找出缺口，並將研究結果整理為結構化報告。例如，您可以研究產業機會，並根據研究結果排定高價值 AI 使用案例的優先順序。

• 界定並建構複雜的商業研究： Kimi 深度研究能釐清策略問題、將廣泛主題拆分為關鍵研究領域，並制定結構化的研究方法。它可涵蓋商業問題的多個面向，協助複雜的策略研究保持聚焦且周全。

• 深入搜尋多元資訊來源： Kimi 深度研究可搜尋各類來源，包括即時新聞、公司資訊、政府出版品、學術研究，以及金融與經濟資料。它也能納入您自己的資料，讓企業在市場、競爭對手及機會研究中取得更廣泛且更相關的資訊。

• 將研究轉化為可直接用於業務的交付成果： Kimi 深度研究可將研究結果轉為詳細報告、圖表、互動式 HTML 頁面、Word 文件、PowerPoint 簡報、Excel 試算表和 PDF。這些格式讓研究成果更容易用於業務規劃、分析、簡報與決策。

• 在延續脈絡下探索策略問題： 您可透過後續問題，針對同一份研究結果繼續探究，而無須另行建立任務。Kimi 深度研究會延續相關脈絡、來源與結果，因此隨著策略逐漸成形，您可以質疑某項假設、檢視新觀點，或更深入探討特定議題。

針對企業客戶，提交的資料與產生的輸出內容不會用於模型訓練。這讓處理內部文件、商業資訊及其他敏感公司資料的組織擁有更高的資料控制權。若要取得企業級安全性，請訂閱 Kimi 企業版。

Kimi 深度研究可協助企業研究市場、分析競爭對手、評估機會，並將複雜資訊轉化為可行的洞察。從了解市場到評估選項及規劃下一步，它可支援業務策略的關鍵階段。以下說明如何運用它規劃業務策略。

步驟 1：輸入詳細的業務策略提示詞

先提供詳細的提示詞，讓 Kimi 深度研究取得足夠的業務背景資訊，以產生有用的策略。請包括目標市場、商業模式、目標、競爭對手、可用資源，以及希望 AI 解決的具體問題。

提示詞範例：

步驟 2：讓 Kimi 研究並產生您的業務策略

提交提示詞後，讓 Kimi 深度研究調查市場、競爭對手、技術及相關的 AI 使用案例。它可將研究整理為結構化的研究結果，並將這些洞察連結至您的業務目標。

步驟 3：完善您的業務策略

檢視初步策略，並使用後續提示詞調整假設、補充遺漏的研究，或深入探討特定領域。您可以請 Kimi 完善路線圖、擴充技術需求、重新計算優先順序，或提供更詳細的 ROI 與風險分析。

步驟 4：檢視並匯出結果

檢視最終策略，確認研究、建議、KPI 與路線圖皆符合您的業務目標。內容準備完成後，將研究結果整理為團隊可用於規劃、簡報或執行的格式。

AI 策略能為企業使用 AI 的方式與可創造實質價值的領域提供明確方向。它能協助您跳脫零散的 AI 實驗，將技術與可衡量的業務目標連結起來。以下是 AI 策略重要的幾項主要原因。

• 改善業務決策

AI 能處理大量商業資料，並找出人工不易察覺的模式。這可協助團隊根據相關資料與洞察，更快速地做出更周全的決策。

• 發掘新的成長機會

AI 可協助分析客戶行為、市場趨勢與競爭對手動態，以找出潛在的成長領域。這些洞察可揭示新產品、服務、市場，或是更妥善服務既有客戶的方法。

• 提升營運效率

AI 可自動化重複性工作、簡化工作流程，並減少員工耗費在手動流程上的時間。這讓團隊能更專注於高價值工作，同時有助於降低營運成本。

• 改善客戶體驗

AI 能提供更快速的回應、個人化建議及更有效率的客戶服務。它可協助企業了解客戶需求，並提供更貼切的體驗。

• 建立長期競爭優勢

明確的 AI 策略可協助企業建立持續採用 AI 所需的資料、技術、技能與流程。隨著技術與客戶期望演變，企業也能更容易調整。

即使規劃周全的 AI 策略，若忽略常見的執行錯誤，也可能成效不彰。避開這些問題，有助於妥善運用資源、降低不必要的風險，並讓 AI 工作與實際業務目標保持一致。以下是應避免的常見 AI 商業策略錯誤。

• 先從技術著手，而非商業問題

在確認業務需求前就選擇 AI 工具，可能導致解決方案缺乏實際價值。應先明確界定問題或商業目標，再判斷 AI 是否是合適的解決方式。

• 試圖一次在所有地方導入 AI

同時推動過多 AI 計畫，可能使預算、資料和員工的注意力過度分散。應先從少數高價值的應用案例著手，從中學習，再逐步擴大。

• 忽視資料準備度

品質不佳、零散或難以存取的資料，可能限制 AI 工作流程的成效。在大力投資 AI 應用案例之前，請評估資料的可用性、品質、存取權限和治理情況。

• 將 AI 視為一次性專案

隨著商業優先事項、技術和客戶期望改變，AI 策略也需要持續演進。應定期檢視成效、更新工作流程並尋找新機會，而非將導入視為流程的終點。

• 將員工排除在外

AI 可能改變員工執行日常工作的方式，因此他們需要了解導入新工作流程的方式與原因。提供適當培訓、明確界定職責，並讓員工能夠提供意見回饋。

• 衡量 AI 活動，而非商業價值

AI 使用率高不一定表示計畫成功。應衡量對業務真正重要的成果，例如節省的時間、降低的成本、增加的營收、客戶滿意度，或避免的錯誤。

• 在驗證應用案例前就擴大規模

在確認 AI 工作流程的價值前就擴大推行，可能增加成本並放大問題。應先透過聚焦的試行計畫，驗證效能、風險和商業影響，再擴大規模。

務實的 AI 商業策略能為企業提供從構想到實質成果的清晰路徑。關鍵在於聚焦真正的需求、測試方法，並從有效的做法中學習。隨著企業成長，策略也能因應新的目標、工具與機會持續演進。Kimi 深度研究可協助將複雜研究轉化為實用洞察與可執行的計畫。若企業需要更完善的隱私與安全保障，訂閱 Kimi Business 即可取得更多針對商業需求打造的 AI 功能。