在线学习平台AmazingTalker是AI浪潮中，反应最快速的第一批公司。甚至执行长赵捷平在接受媒体采访时表示，不惜祭出裁员手段，将近200名员工缩减至160名，为的就是推动公司走上AI转型之路。

结果如何？

AmazingTalker AI Team负责人林炜勋在第一届Generative AI年会上，用一个小故事开场：有一天，会计伙伴跑来请他开放部分功能权限，为了执行一段程序代码，「你的程序代码？我过了一下才反应过来，他们是真的要用来优化工作流程。」

现在不只是会计部门，AmazingTalker在客服、影像、市场、人资、研发等部门，皆有运用AI来协助工作流程的案例，且皆有显著的成果。

不过，每一个公司的流程并不相同，AmazingTalker的实战方法不一定适用于每一个公司。但从各部门的分享中，可以找出一些规则：

1、找到痛点、拆解问题、找出问题真正的本质

2、询问ChatGPT找到解决方案

3、不断尝试

AI怎么助企业部门转型？

客服部门：降低35%回复人力、效率提升50%

AmazingTalker的客服部门每周有2,000+则客服讯息，尽管已经提供每日16小时的客服服务，每个用户仍需要等待3.5小时才能获得解答。

他们也尝试过聊天机器人（Chatbot）与市面上的AI解决方案，前者无法理解用户需求、后者则是没有办法个人化设定，很容易错误判读用户的需求。

AmazingTalker的客服部门梳理出工作中最重要，却最繁琐的核心，就是「查询报表」，用户的一个问题，可能需要查找2～3个报表才能回复。

他们的做法是：把ChatGPT变成一个一个的客服专家，像是退费专家、老师专家、学生专家，分门别类地设定专属知识库，降低错误判读的比例。用户的问题进来后，就先判断属于哪一种类别的问题，分派给不同的客服专家。降低了35%的回复人力，解决问题的效率上升50%。

影像部门：10分钟就能处理完2小时的影片素材

AmazingTalker拥有订阅数45万的YouTube频道《惊奇玩起来》，每支影片的产制都需要花上5个工作天。

AmazingTalker拥有45万订阅的YouTube频道《惊奇玩起来》，影像部门的负责人表示，最大困难是影片制作周期非常长，从找寻来宾、企划、拍摄、剪辑、发布，至少需要5个工作天。

其中又以剪辑中的「素材整理」最为繁杂，平均每一支影片原始素材长约2小时，团队需要花10个小时的时间手动整理、挑选想要的剪辑段落。

确立好痛点后，团队询问ChatGPT程序代码撰写的方式，以及OpenAI释出的语音识别系统Whisper API，替影片素材自动加上逐字稿。接着，再次询问ChatGPT，把流程转换为用户更容易使用的网页UI格式。

最终仅需10分钟，就获得2小时的影片素材的重点摘要，让剪辑拿到素材后可以知道每一段的内容，把所需时间从10小时降低为5小时。

市场部门：4人团队维护10+个海外市场

虽然AmazingTalker逐渐走向海外市场，但内部负责广告的市场团队只有4个人，每天需要维护超过200个广告投放。

他们最主要的痛点有2个：第一，是每天要花很多时间确认每个市场的广告是否有问题；第二，每天要花2个小时的时间上架广告。

必须先确定好处理流程，再来询问ChatGPT，才能获得最好、最准确的解决方式。

处理方式，也是在确立流程后，询问ChatGPT串接方式。举例来说，怎么串接Google Ads的API到其它工具，再触发自动化工具Zapier，然后在通讯软件Slack中自动报错。中间复杂的串接流程，就是一一把问题拆解，拿去询问ChatGPT。

广告上架部分亦然，直接透过ChatGPT产生Python程序代码，去串接下广告的API，将广告上架的人为错误率降低为0%，且工作时间从1～2小时缩短到10分钟。

人资部门：人力缩编、效率却提升90%以上

AmazingTalker的人资部门原本有1位负责人、5个全职、2个兼职，负责全公司的薪资、调薪、离职日、分析数据的计算。其中光是薪资计算的环节，每个月就要花2个完整的人力、3天的时间来处理。

薪资计算虽然看似简单，但中间有非常复杂、繁琐的流程。

同样把流程拆解出来：薪资处理有7个步骤，包含数据输入、捞报表、重组到主表、查报表、运算、检核标示、复核，希望可以简化到人资只需要资料输入，就可获得最后的复核。中间的串接流程也是由人资团队询问ChatGPT，不断尝试、扩充。 

结果是人资团队现在缩减为4个全职、1个兼职，薪资部分只需要1个人、4小时的时间就能处理完成，效率提升90%以上。

 

文章来源：数位时代