業務團隊怎麼用 AI?報價、跟進、會議紀錄的分工
叫每個業務自己去用 ChatGPT,個人也許快了一點,公司卻什麼都沒留下。這篇把業務流程拆成詢價、報價、跟進、拜訪紀錄、週會五段,講清楚每一段 AI、系統、業務各該做什麼,以及從哪裡開始導入。

「我已經叫業務都去用 ChatGPT 了,應該有比較快吧。」
老闆講這句話的時候,通常是在半年後的某個會議上。他想知道 AI 到底幫業務部做了什麼,於是開始問:有人用它寫開發信,有人用它翻譯規格書,有人把客戶的價目表整份貼進去請它比價,有人根本沒在用。問到最後,老闆發現自己還是不知道每張報價跟到哪裡、客戶上次拜訪講了什麼,週會還是在一個一個問進度。
我是熊董,川輝科技創辦人。帶團隊做系統導入七年,經手超過 34 個案子、14 個以上產業,現在一個人加 AI,一年交付 2,000 萬以上的客製系統。我自己的報價和大部分行政工作都交給 AI 加系統在跑,所以我很清楚 AI 在業務工作裡能做什麼,也很清楚它放錯位置會發生什麼事。
業務團隊用 AI,最常見的錯是讓每個業務各自去用。這樣做每個人可能都快了一點,但公司什麼都沒留下:報價怎麼算的、客戶要什麼、跟進到哪裡,全部散在各自的對話視窗裡。比較好的分法,是把業務流程拆成詢價、報價、跟進、拜訪紀錄、週會五段,每一段都先分清楚三件事:哪些交給 AI 起草或整理、哪些由系統負責記住、哪些一定要業務自己判斷。簡單說,AI 起草,系統記住,業務判斷和經營關係。導入時先從最花時間、規則最清楚的報價做起。
叫業務自己去用 ChatGPT,為什麼沒效?
先替這個做法說句話:讓業務先自己摸索 AI,不是壞事。很多人第一次用就發現,寫一封客氣的催款信、整理一份產品比較,原本要半小時的事,現在幾分鐘就有草稿。讓大家先熟悉工具,降低對 AI 的陌生感,是一個合理的起點。
問題是,很多公司停在這個起點,一停就是一年。而「每個人各自用」有三個結構性的問題:
第一,效率留在個人,沒有變成團隊的。 A 業務摸索出一套很好用的報價說明寫法,B 業務完全不知道。A 離職,這套寫法就跟著走。公司付了半年的摸索成本,最後什麼都沒留下。
第二,資料散在對話視窗裡。 業務跟 AI 討論客戶需求、整理拜訪重點,這些內容本來是最有價值的客戶資訊,現在全部躺在各自的帳號裡,主管看不到,系統裡也沒有。
第三,資安沒有底線。 有人把客戶的報價單、合約、甚至個資整份貼進去,沒有人知道哪些可以貼、哪些不行。公司資料丟給 AI 的界線怎麼畫,我在公司資料丟給 AI 安全嗎那篇講過基本的底線。
還有一個比較少被注意到的問題:對外的品質不一致。同一家公司的三個業務,寄出去的報價說明一個很正式、一個很口語、一個明顯是 AI 直接產生沒改過。客戶看在眼裡,感受到的不是效率,而是這家公司沒有標準。
所以問題不是業務會不會用 AI,而是 AI 放在流程的哪個位置。
業務流程拆五段:AI、系統、業務各做什麼?
我會把業務的日常拆成五段,每一段問同樣三個問題。下面這張表是一個起點,你可以照自己公司的狀況調整。
| 流程 | AI 可以做的 | 系統該記住的 | 業務一定要自己做的 |
|---|---|---|---|
| 詢價 | 把客戶零散的訊息整理成需求清單 | 詢價來源、客戶、需求、日期 | 判斷這個客戶值不值得花時間 |
| 報價 | 帶入規則產生報價草稿與說明 | 定價規則、報價紀錄、版本 | 決定要不要讓價、讓多少 |
| 跟進 | 依客戶歷史起草跟進訊息 | 報價狀態、下次跟進日、結案原因 | 判斷客戶卡在哪裡,親自送出 |
| 拜訪紀錄 | 把口述或錄音整理成摘要與待辦 | 拜訪紀錄、承諾事項、待辦期限 | 現場的觀察和關係 |
| 週會 | 挑出停滯和異常的案件,寫成摘要 | 所有案件的狀態與歷史 | 決定資源怎麼分配、哪張單要主管出手 |

這張表的重點在中間那一欄。很多公司導入業務 AI,只想到左邊那欄,結果 AI 做出來的東西沒有地方放,用完就消失。系統那一欄是讓 AI 的產出變成公司資產的關鍵:AI 整理好的需求清單、起草的報價、摘要好的拜訪紀錄,都要落到系統裡,下一個人、下一次、主管都看得到。
右邊那一欄則是業務真正的價值。判斷值不值得追、要不要讓價、客戶話裡的言外之意,這些 AI 做不了,也不該讓它做。
報價:AI 最能幫上忙,也最容易出錯的地方
五段裡面,我通常建議從報價開始。原因是它最花時間、規則相對清楚,而且做好了效果最明顯。
但這裡有一個很常見的誤會:以為可以把產品資料丟給 AI,請它直接算報價。AI 語言模型擅長理解和寫作,不擅長精確計算,它算錯的時候看起來跟算對一樣有把握。報價算錯一次,不是虧錢就是丟單。
正確的分工是:定價規則放在系統裡,由程式計算;AI 負責前後兩端。前端,把客戶在 LINE 或信件裡零散描述的需求,整理成系統看得懂的規格;後端,把系統算出來的價格,寫成客戶看得懂的報價說明,例如為什麼這個規格比較貴、有哪些替代選項。
一家印刷廠就是這樣做的。過去每張報價都要老師傅手算 30 分鐘,因為紙材、數量、加工方式的組合太多;把他們的估價邏輯整理成規則放進系統之後,變成自動估價。我自己公司也一樣,報價單從過去要花好幾個小時,變成一鍵產出。這兩個例子的共同點,都是先把規則寫清楚,再讓系統去算,而不是期待 AI 自己猜出規則。報價自動化的完整做法,可以看報價單自動化那篇。
跟進:AI 起草,業務送出
報價送出之後的跟進,是業務最容易漏、也最容易做得很敷衍的一段。
AI 在這裡能幫的忙,是根據這位客戶的歷史,起草一則有內容的跟進訊息。例如系統知道這位客戶三天前收到報價、上次拜訪時提過交期很趕,AI 就可以起草:「上次您提到交期比較趕,我們確認過可以先出一半,想跟您確認這樣的安排是否可行。」業務看過、改一兩個字,再自己送出。
這裡我會堅持一點:訊息由業務送出,不讓 AI 自動發。客戶分得出罐頭訊息,跟進的價值在於讓對方感覺有人在意他的事。AI 讓業務從「不知道要說什麼所以乾脆不說」變成「有一份不錯的草稿可以改」,這已經解決了大半的問題。跟進節奏怎麼排、系統要記哪些欄位,我在業務跟進自動化那篇有完整的拆解。
拜訪與會議紀錄:讓業務講完就有紀錄
業務最討厭的工作之一,就是寫拜訪紀錄。跑完客戶已經很累了,回來還要打一份報告,大部分人會拖到週五一次補,補的時候細節早就忘了。
這一段 AI 能幫上大忙。業務拜訪完,在車上用語音講個兩三分鐘:見了誰、對方在意什麼、我們答應了什麼、下一步是什麼。AI 把這段口述整理成固定格式的摘要,拆出待辦事項和期限,存進這位客戶的紀錄裡。業務只要花一分鐘看一遍、確認沒有誤解。
如果是有錄音的線上會議,做法也一樣,只是來源從口述換成會議錄音。重點是輸出的格式要固定,每份紀錄都有同樣的欄位,之後才查得到、比得了。會議紀錄怎麼自動產生待辦清單,可以參考會議記錄自動化那篇。
這裡也要提醒一件事:錄音和逐字稿涉及客戶的對話內容,要先講好哪些會議可以錄、資料存在哪裡、誰看得到。這些規則先定好,再開始用。
主管與週會:從「問進度」變成「看異常」
前面四段都做起來之後,週會會發生一個明顯的改變。
過去的週會,是主管一個一個問:「那張單怎麼樣了?」業務憑記憶回答,講得好聽的就過了,沒提到的就被遺忘。有了系統紀錄之後,主管不用問,每張報價的狀態、上次跟進時間、客戶最後回覆都在系統裡。
AI 在這裡可以做最後一件事:在週會前,把所有案件掃一遍,挑出停滯太久的、金額大但很久沒動的、客戶回覆出現疑慮的,寫成一頁摘要。週會的時間就不用花在聽進度報告,而是直接討論這幾張需要處理的單:要不要主管一起去拜訪、要不要調整報價、要不要放掉。
這才是業務團隊用 AI 最大的價值。不是每個業務寫信快了一點,而是整個團隊的時間,從整理和回報,移到判斷和行動上。
導入順序:先統一,再擴大
業務 AI 的導入,我建議照這個順序走:

- 盤點業務的時間花在哪:請每個業務記一週,看哪些工作最花時間、最重複。
- 從報價開始:規則最清楚、效果最明顯,也最能建立大家對這件事的信心。
- 訂公司版的指令範本:把好用的 AI 用法整理成大家共用的版本,而不是各自摸索。
- 接上系統留紀錄:讓 AI 的產出落到系統裡,變成公司看得到的資料。
- 擴到跟進和拜訪紀錄:報價跑順了,再一段一段往外擴。
第三步的公司版指令,舉一個拜訪紀錄的例子,可以直接拿去改:
以下是業務拜訪客戶後的口述內容。請整理成以下格式:一、拜訪對象與日期;二、客戶目前的需求或問題;三、客戶在意或擔心的事;四、我們答應客戶的事項與期限;五、下一步待辦與負責人。只整理口述中有提到的內容,沒提到的欄位寫「未提及」,不要自行推測或補充。
最後那句「不要自行推測」很重要。AI 很擅長把空白的地方補得很合理,但拜訪紀錄裡任何一句客戶沒說過的話,都可能在之後造成誤會。
這些指令範本要指定一個人負責維護,通常是業務主管或最常用 AI 的那位業務。每個月花半小時看一次:哪個範本大家都在用、哪個沒人用、有沒有人自己改出更好的版本。好的改法收進公司版,沒人用的就刪掉。範本跟 SOP 一樣,沒人顧就會慢慢失效,有人顧才會越用越好。
常見問題
業務用 AI 寫報價安全嗎?
讓 AI 整理需求、撰寫報價說明是安全的,但價格本身不要讓 AI 計算。定價規則應該放在系統裡由程式計算,AI 負責前端整理客戶需求、後端把價格寫成客戶看得懂的說明。另外要先定好哪些客戶資料可以交給 AI 處理。
業務團隊導入 AI 要先從哪裡開始?
建議從報價開始。報價通常是業務最花時間、規則也相對清楚的工作,把定價規則寫進系統、讓 AI 協助整理需求和撰寫說明,效果最明顯,也最容易讓團隊相信這件事有用,之後再擴到跟進和拜訪紀錄。
業務 AI 工具要每個人自己選,還是公司統一?
建議公司統一。每個人各自用不同的工具,好的做法無法分享,產出也散在各自的帳號裡,業務離職就跟著消失。公司統一工具和指令範本,再讓產出落進系統,AI 的效益才會變成團隊的資產。
AI 會取代業務嗎?
AI 能取代的是業務工作裡的整理和起草,例如需求整理、報價說明、拜訪紀錄。判斷客戶值不值得追、要不要讓價、怎麼經營關係,這些還是要人來做。導入 AI 之後,業務的時間應該從打字整理移到更多跟客戶相處的時間。
業務 AI 的價值,在團隊而不在個人
一句話收尾:讓每個業務自己用 AI,你得到的是幾個快一點的個人;把 AI 放進業務流程、讓產出落進系統,你得到的是一個整理和回報都不再吃掉時間的團隊。AI 起草,系統記住,業務專心判斷和經營關係。
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