一張客戶圖面進來，過去從審圖、尋找相似產品、確認製程到完成報價，可能得花上一週，如今透過AI串接資料與流程，最快一小時就能完成第一輪作業。當不少企業還把AI用在寫文案、查資料，新呈工業已讓AI讀業務信、追蹤全球競品、盯客戶動態，甚至開始介入人資管理。AI不再只是員工手上的工具，而是逐步變成一名24小時工作的「數位員工」。
日前台北市進出口商業同業公會（IEAT）舉行台灣貿易競爭力論壇，新呈工業董事長陳泳睿在現場分享公司導入AI的實戰經驗。他形容，自己每月花在AI token的費用超過2萬元，還笑稱在公司「養了一隻馬」，這隻「馬」每天做的工作，已經橫跨行銷、業務、工程與市場情報。
每小時讀業務信 AI先替客戶做「身家調查」
陳泳睿說，目前最先被AI接手的，是大量重複、卻又不能不做的資訊整理工作。新呈累積上千份技術文章及公司內部資料，現在透過AI自動整理成FAQ與技術內容，再發布至官網、Facebook、LinkedIn，部分內容甚至能進一步翻譯成26國語言。
更進一步，AI每小時會讀取公司的業務信箱，一旦出現新客戶詢問，就先上網搜尋對方公司資料，了解企業規模、背景及可能需求，判斷是不是適合新呈的客戶，再把整理好的報告交給業務主管。過去這些工作得靠業務人員自行搜尋、整理，現在AI先完成第一輪篩選，人則把時間留給判斷與溝通。
但真正讓陳泳睿感受到差異的，不只是少做幾個步驟，而是原本「一直想做、卻沒有人力做」的工作，開始可以每天持續執行。
例如，公司多年來一直想更完整追蹤全球線材新品及競品，卻很難找到合適的產品經理，現在AI每天上全球網站蒐集產品照片、使用說明、應用情境及競爭產品，再把資料帶回公司。
陳泳睿甚至把前50大客戶交給AI持續追蹤，不只看客戶本身，還進一步追蹤「客戶的客戶」與終端市場動態，希望提早知道客戶技術、產品與需求正在往哪裡走。這也讓AI角色從「幫忙搜尋」，開始往市場情報系統靠近。
報價跑一週變一小時 老經驗開始交給AI學
另一個變化則發生在企業內部流程。過去客戶把圖面送進新呈後，得由有經驗的人先判斷有哪些規格需要注意，再從過往資料、ERP及相關系統中找出類似產品、製造工序與物料資訊，接著才能進行報價、工程確認及採購。
現在，公司開始把這些資料串進AI平台。AI先協助閱讀圖面、比對歷史資料、尋找相關生產工序，再把資訊帶入報價；後續工程與採購人員也能沿用同一套資料繼續處理，產品使用條件及說明資料也可由AI協助整理。
陳泳睿表示，過去整套流程「可能要一個禮拜」，現在第一輪處理「只要一個小時」，更關鍵的是，公司正試著把資深員工多年累積的判斷經驗留下來。
陳泳睿在新呈已22年，他把自己過去看圖面、判斷製程及處理案件的知識逐步交給AI學習；系統也同步記錄業務丟入什麼資料、工程師如何處理，希望累積一年後，讓AI可以接下更多第一階段工作。
這其實也是企業導入AI後另一個重要課題：過去留在人腦裡的「老師傅經驗」，能不能變成公司可以重複使用的數位資產。
從找人到升遷 AI開始走進人資
當AI開始穿過業務與工程流程，新呈下一步瞄準的則是人資。陳泳睿透露，公司正在發展AI原生的人資系統，先從職務說明書開始，未來可由AI協助刊登職缺、比對履歷與職務需求，再延伸至人才盤點及內部升遷評估，公司累積的SOP及內部資料，也可以直接轉為教育訓練內容。
不過，另一家參與論壇的斐琛國際則呈現不同的AI打法。身為跨境電商及市場服務業者，執行長劉皓翔把AI用在「找到以前找不到的市場」。
他分享，團隊曾協助客戶開拓美國市場，透過AI向下挖掘資料後，找出原本沒有被Google一般搜尋結果注意到的小型批發通路及潛在客群，再結合公司自身市場經驗提出產品方案。
劉皓翔認為，管理者使用AI不該只是叫它找答案，而是要先「定義策略、定義方向、定義問題」，再利用AI尋找方案。
這也讓兩家企業的AI路徑形成有趣對照：新呈是把企業原本「需要人做」的工作拆開，逐步交由AI處理；斐琛則利用AI去完成過去受限於人力與資訊、企業「根本做不到」的事情。
對企業而言，數位員工真正的價值，或許也正在這裡浮現。它不是單純取代一個職位，而是24小時不斷搜尋、比對、整理與學習，把過去散落在不同部門、不同員工腦中的資訊串起來。
當一週能縮成一小時，企業下一個要回答的問題，已不只是「省了多少時間」，而是省下來的時間與累積下來的資料，最後能不能變成新的訂單、服務與競爭力。