應用案例
2026.03.02
從「小時」到「秒級」的服務躍進，邁向全面 AI 營運
北市府助台灣經濟新報三步驟打造專屬AI 客服大腦
撰文／何楷平 ｜ 攝影／《數位時代》
自ChatGPT問世後，生成式AI 加速普及，由於市面上常見的生成式AI採通用大型語言模型（LLM），這類泛用模型雖然知識廣博，卻缺乏深度領域知識，尤其在處理專業文本時，容易出現難以克服的應用限制。
通用型AI的局限性，在處理專業金融語境時，破綻更是明顯。以 TEJ 台灣經濟新報為例，該公司的核心業務為提供金融市場分析資訊，涵蓋信用風險、法遵科技、ESG 永續發展等多元領域，專業門檻極高。然而，該團隊使用通用AI模型進行法人說明會逐字稿翻譯時，AI無法正確識別專有名詞，導致內容品質出現許多瑕疵。
另一方面，TEJ 台灣經濟新報的客服回覆品質，高度依賴內部人員的個人經驗與知識水平，導致服務水平較不一致，加上近年來企業資訊揭露形式日趨多元，客戶提問範疇愈來愈廣，內部人員必須花上更多時間進行人工查找，執行時間和難度都大幅提升。
另一方面，TEJ 台灣經濟新報的客服回覆品質，高度依賴內部人員的個人經驗與知識水平，導致服務水平較不一致，加上近年來企業資訊揭露形式日趨多元，客戶提問範疇愈來愈廣，內部人員必須花上更多時間進行人工查找，執行時間和難度都大幅提升。
從建立知識庫到迭代優化，打造專屬AI客服三步驟
TEJ與時俱進組織強韌的專業團隊，累積豐厚認證與獎項
為此，TEJ 台灣經濟新報參與北市府「中小企業數位轉型導入計畫」，決定放棄通用型AI模型，直接導入專屬 AI 系統，投入資源開發一個專為金融領域客製化的智能客服系統「小T寶」。
導入前，客服人員收到客戶問題時，必須手動登入內部系統，找資料、整理資訊，再以文字撰寫回覆。導入「小T寶」後，透過檢索增強生成（RAG）架構，將AI回應精準定錨在公司內部經過驗證的專有知識上，成功避免通用型AI常見的「幻覺」問題，同時確保每一則回覆都是忠於企業可信、可供稽核的數據基礎上。因此，當客戶提出問題，會由AI先進行語意分析與意圖判斷，接著透過RAG技術在企業內部專屬知識庫中找答案，再精準生成專業的文字回覆。
這種客製化的AI客服系統，主要奠基於三步驟的打造。
第一步是建立專屬領域的護城河，也就是提供AI高品質的內容養分。TEJ 台灣經濟新報將企業歷年來累積的知識資產、與客戶互動的真實數據，以及官方權威性資料系統性彙整，打造出專屬知識庫。
第二步，則是建構檢索增強生成（RAG）架構，RAG 是透過檢索與篩選資料庫內容來生成答案，資訊準確性較高，彌補傳統通用型AI在大型語言模型（LLM） 知識過時或缺乏專業性的問題，透過資料庫確保「答案有根據」，再由語言模型負責「把內容說得清楚」。
第三步就是精準度優化與迭代。為確保回覆的品質與專業性，透過導入 Google開源技術，自動判斷使用者想幹麻、想說什麼、對哪個產品有興趣、想問什麼問題，不僅大幅改善客服效率，在回覆品質上也更精準、可靠。
導入前，客服人員收到客戶問題時，必須手動登入內部系統，找資料、整理資訊，再以文字撰寫回覆。導入「小T寶」後，透過檢索增強生成（RAG）架構，將AI回應精準定錨在公司內部經過驗證的專有知識上，成功避免通用型AI常見的「幻覺」問題，同時確保每一則回覆都是忠於企業可信、可供稽核的數據基礎上。因此，當客戶提出問題，會由AI先進行語意分析與意圖判斷，接著透過RAG技術在企業內部專屬知識庫中找答案，再精準生成專業的文字回覆。
這種客製化的AI客服系統，主要奠基於三步驟的打造。
第一步是建立專屬領域的護城河，也就是提供AI高品質的內容養分。TEJ 台灣經濟新報將企業歷年來累積的知識資產、與客戶互動的真實數據，以及官方權威性資料系統性彙整，打造出專屬知識庫。
第二步，則是建構檢索增強生成（RAG）架構，RAG 是透過檢索與篩選資料庫內容來生成答案，資訊準確性較高，彌補傳統通用型AI在大型語言模型（LLM） 知識過時或缺乏專業性的問題，透過資料庫確保「答案有根據」，再由語言模型負責「把內容說得清楚」。
第三步就是精準度優化與迭代。為確保回覆的品質與專業性，透過導入 Google開源技術，自動判斷使用者想幹麻、想說什麼、對哪個產品有興趣、想問什麼問題，不僅大幅改善客服效率，在回覆品質上也更精準、可靠。
「效率X品質」雙軌升級！用AI開創更高價值服務
TEJ根據企業機構的各項需求，提供對應的數據或系統解決方案
建立專屬智能客服「小T寶」之後，TEJ 台灣經濟新報在「營運效率」與「回覆品質」雙雙提升。從營運效率來看，平均客服回應時間從數分鐘至數小時不等，縮短至只要3秒內就能回答，成功將約83%人力從低價值的重複性工作中釋放，重新部署在高價值或較複雜的客戶互動與創新服務。
此外，由於系統能自動化收集、分類使用者的提問，除了作為優化知識庫的依據，也能成為洞察客戶需求、創新產品、發現潛在商機的珍貴資料。
有了AI專屬客服系統，TEJ 台灣經濟新報更在北市府的協助下，計畫未來將AI 技術從客服領域，擴展至核心資料處理流程，例如透過AI萃取關鍵財務數據與營運資料，實現資料處理流程的全自動化，同時致力於研發國際化 AI 金融數據矩陣，包含多國語系精準逐字稿、產業關鍵字動態趨勢，以及深度市場情緒指標等高附加價值產品，旨在打破跨國資訊門檻，提供專業投資機構更具前瞻性的決策支持。為客戶提供更具深度的金融決策服務。
此外，由於系統能自動化收集、分類使用者的提問，除了作為優化知識庫的依據，也能成為洞察客戶需求、創新產品、發現潛在商機的珍貴資料。
有了AI專屬客服系統，TEJ 台灣經濟新報更在北市府的協助下，計畫未來將AI 技術從客服領域，擴展至核心資料處理流程，例如透過AI萃取關鍵財務數據與營運資料，實現資料處理流程的全自動化，同時致力於研發國際化 AI 金融數據矩陣，包含多國語系精準逐字稿、產業關鍵字動態趨勢，以及深度市場情緒指標等高附加價值產品，旨在打破跨國資訊門檻，提供專業投資機構更具前瞻性的決策支持。為客戶提供更具深度的金融決策服務。
