08/10/2026
以前企業想做一套管理系統,通常要找資訊公司、討論需求、規劃功能,再花上一筆開發費用。但現在,如果直接告訴AI:「我是某某產業的業務主管,幫我規劃一套CRM系統。」會發生什麼事?這次 AI應用課程,就帶大家實際試試看。透過 、 等AI工具,從系統需求規劃、程式開發,一路做到打包部署,讓大家體驗AI如何協助打造企業專屬的管理系統。
不過這次課程有意思的地方,不只是AI真的可以協助寫程式,而是老師一路從CRM聊到ERP、製造業自動報價、LINE串接、AI Agent及資訊安全。當開發系統變得愈來愈容易,企業真正要思考的,反而是「我們到底需要解決什麼問題?」
課程一開始, #鄒昆廷 老師先問大家:「你們公司有沒有在做未來三個月的營收預測?」其實CRM最重要的目的,不只是記錄客戶資料或管理業務人員,而是要掌握潛在商機、預估未來營收。尤其對製造業來說,如果永遠是接到訂單才安排生產,產能、物料及人力就很難提前規劃。所以從潛在客戶開發、拜訪紀錄、需求確認、商機建立到報價追蹤,每個階段都應該留下資訊,讓企業知道目前有多少案子、可能成交多少金額,以及未來的營收能不能達到目標。
老師也特別談到業務日報的問題。很多企業要求業務每天寫報告,但如果只是為了交報告,對企業管理的幫助其實有限。相較之下,將每次客戶聯繫、會議及商機進度直接記錄在CRM裡,才能真正累積客戶經營資訊,讓主管掌握業務狀況,而不只是看到一份每天都要交的日報。
接著進入現場實作,老師請大家先告訴AI自己的產業與職務,再請AI協助規劃CRM系統架構。不過這裡一直強調,千萬不要一開始就叫AI把所有功能做完。老師分享之前遇過一個案例,有學員直接拿AI產生的系統需求詢價,原本以為十萬元左右可以完成,結果仔細一看,裡面包含派工、照片辨識、佣金分配、員工計算及組裝管理等功能,實際評估可能需要一百三十萬元左右。
這也是AI開發很值得注意的地方。AI可以快速產生一份看起來很完整的系統規劃,但如果企業沒有先定義需求,很容易把不需要的功能也全部加進去。所以這次課程特別要求大家先確認架構,再逐步產生程式,並檢查實際功能。老師也提醒,AI做出漂亮的畫面,不代表系統已經可以正式使用,後面的資料庫、權限設定與系統維護,才是真正落地時需要處理的事情。
這次也延續先前的LINE自動化應用,討論如何將LINE與CRM整合。如果業務平常都透過LINE與客戶聯繫,有沒有機會在適當授權及系統介接下,將互動資訊整理成CRM裡面的客戶活動紀錄?甚至當客戶提出詢價需求時,系統可以依據產品與價格資料協助產生報價,再由業務確認後回覆客戶。這樣一來,LINE就不只是聊天工具,而有機會成為企業業務流程的一部分。
不過老師接著提出一個問題:製造業真的可以直接讓AI報價嗎?答案是企業必須先把自己的成本邏輯整理清楚。因為產品價格不只是品號不同,還涉及材料、尺寸、加工工序、設備與工時。老師建議,如果已有MES系統,可以結合相關製造資訊;如果沒有,也可以先從歷史報價及產品資料開始,利用AI協助分析各項加工成本,再與實際報價比對。換句話說,AI可以協助加速報價,但前提還是企業要知道自己原本的價格怎麼算出來。
談到ERP時,老師特別提醒,雖然AI可以協助開發CRM、費用報銷或其他周邊管理工具,但涉及財務帳務的核心ERP,仍然需要完整驗證與專業維護,不能只是讓AI寫出一套程式就直接使用。課程也分享Microsoft雲端ERP的使用經驗,說明企業可以透過API串接其他應用,而不一定需要重新開發整套ERP。
其中一個實際展示的案例,就是AI費用報銷系統。使用者只要拍攝發票或憑證,就可以透過AI協助辨識內容、產生報銷資料,再經過審核後匯出,供後續帳務處理使用。如果ERP具備介接能力,也可以進一步串接。以前可能需要另外購買一套系統的功能,現在可以先從單一作業流程開始嘗試,再評估如何整合到企業既有系統。
除了CRM實作,老師也展示AI Agent及Skills的應用,透過不同AI代理分工,讓系統規劃、程式撰寫、測試等任務由不同工具協助完成。老師還分享自己使用AI整理網路影片、新聞及其他資訊的方法,將影片連結交給AI,自動產生摘要及重點,減少逐一整理資料的時間。
不過AI愈方便,使用成本與資訊安全也愈值得注意。老師提到,多個AI同時執行任務,Token消耗可能快速增加;而且現在有些AI工具已經可以操作電腦、安裝程式及存取資料,所以也特別提醒大家,不要隨便安裝來路不明的程式或Skills,尤其是公司的內部電腦與網路,更需要注意權限及資料安全。
這次課程從CRM實作,一路談到LINE串接、自動報價、ERP整合及AI Agent,其實可以發現,AI已經不只是幫忙寫文章、做簡報,而是開始有能力協助企業建立實際使用的管理工具。但老師反覆提醒的觀念很重要:不要AI給什麼,就直接拿什麼來用。因為AI可以幫你寫CRM,卻不會自動知道你們公司的商機應該怎麼定義;可以幫你建立報價系統,卻還是需要企業提供正確的成本與製程邏輯。
小編覺得這次課程最值得帶回去的,就是當AI逐漸降低系統開發的技術門檻,企業真正需要的能力,反而是更清楚自己的營運流程與管理需求。以前很多想改善的事情,可能因為開發成本或技術問題一直沒有開始,現在至少可以先用AI做出一個系統原型,從客戶管理、報價或費用報銷等單一需求開始測試,再逐步整合到日常工作。