報價、帶新人、看報表——這三件最吃時間的事，靠的都是人腦裡的規則和散在各處的資料。AltaBots.ai 把它們接成一位「不用休息」的 AI 助手，即問即答、動手把事做完；顧問全程陪你把場景設計到位，不是丟一套工具就走。
業務要翻料表、查庫存、對歷史單價、算折扣，規則還常常記在少數人腦裡。客人在等報價，單子就一直卡著。
產品規格、報價規則、應對話術散在簡報和前輩腦裡。新人遇到狀況只能回頭問人，資深業務被重複的問題佔住時間。
月報一堆數字，要人工比對才抓得出哪個環節掉了。想多問一句「為什麼」，就得再等分析師排時間拉表。
這三件卡點，說到底是同一件事——重複、耗時、靠人腦的工作，少了一個能隨時接手的入口。
不用先買一整套再想怎麼用。從你團隊最卡的那個場景開始，一個先跑出成效，再一步步擴出去。
這三個是最多企業先啟動的場景。除此之外，競品價格追蹤、文件校驗、客戶問答⋯⋯同一個平台都接得起來。
關鍵不是請更多人，是讓現有團隊的時間花在更值錢的地方。報價、帶新人、整理報表這些重複又耗時的事，交給 AltaBots.ai——它不用休息、隨叫隨到，把人從瑣事裡挪出來，去做只有人能做的判斷與經營。
AI Agent（人工智慧代理）以目標為導向：你給一個任務，它會自己規劃步驟、動用工具（查資料、串 API、寫報表），把多步驟的事情完成——不是只回你一句話。
給一個目標，它自己拆解步驟、動手完成，不用你一步步下指令。
背後是大型語言模型 LLM，負責分析、判斷、做決定，是它的「大腦」。
自己查即時網頁、讀寫 Excel、串接 API、寄出 Email。
記得前面發生的事，能長期累積、自我修正。
讀得懂螢幕畫面、檔案內容等環境資訊。
放到你的團隊，就是——它能自己查料表算報價、串 CRM 拉數據、把月報整理成一段人話，而不是只會回你一句話。
以報價場景為例——它會自己查料表、算折扣、對庫存，最後把報價單開好、寄出、同步進 CRM。
同一個入口，不只報價——帶新人、查報表、串流程都在這裡，不用每個需求各買一套工具。
品牌同時經營三個以上電商通路，每月花 30–40 小時人工查價——查完一輪，市場可能已經變了。
一輪完整巡查約 3 小時。檔期前後競品可能一天內再次調價，等報表整理完，決策者看到的已是半天前的市場。
同一項商品同時出現組合價、會員價、運費補貼、搭贈。只比頁面標價很容易得出錯誤結論，五個平台比的根本不是同一個東西。
每月 30–40 小時查價，相當於近一個工作週。負責人還要支援行銷企劃，重複的資料整理卻佔掉大半時間。
不是先架爬蟲再想資料怎麼用——顧問先陪你釐清「什麼值得追、怎麼比才準」。
顧問陪你確認競品清單、關鍵 SKU、跨平台商品對應方式、換算口徑與通知門檻。
依排程從電商通路蒐集競品原價、活動價、搭贈與折扣，依規則自動換算單位成本與實際折扣率。
將異動整理成摘要推送給對應決策者。大幅降價或重要活動變更時，主動推送提醒。
| 指標 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 單次整理時間 | 約 3 小時 | 約 20 分鐘審閱 |
| 每月查價工時 | 30–40 小時 | 6–8 小時，減少約 80% |
| 異動反應速度 | 半天至一天 | 依排程接近即時推送 |
| 比價口徑 | 人工換算，容易不一致 | 依規則自動換算並標準化 |
婕洛妮絲就是這樣做到的。往下看完整案例 ↓
拍板的人怕的不是 AI 不好用，是上線之後說不清楚：資料去了哪、誰看得到、花了多少、答錯了怎麼查。這四件事，平台本來就該給你答案。
SaaS、私有雲、地端三種部署都支援。有客戶稽核條款、或資料不能離開公司的，整套留在自己的機房也做得到。
RBAC 角色權限搭配 SSO 登入驗證，業務的報價底價不會被其他部門查到。資訊匿名化與加密儲存內建，公司也通過 ISO 27001 國際認證。
以積分計費，組織與個別帳號都能設每日、每週、每月的用量上限。不會等到月底結帳，才發現成本失控。
節點級日誌保留每一步的輸入與輸出，操作日誌記錄誰在什麼時候動了哪個 Agent，再加上對真實對話的自動檢核評分。表現好不好，你有數字可以對上交代。
平台同時支援多家主流模型，也能依協議接上企業自架的 LLM Router。哪個場景用哪個模型由你決定，日後要換也不必整套重做——不必把公司的 AI 未來，押在某一家廠商的定價與政策上。
不是把既有系統換掉，而是讓 AI 從你現在就在用的系統把資料取出來，再讓大家用原本習慣的介面問。
串接不必先寫一本規格書、再等三個月。顧問會先陪你的 IT 盤一次現有系統，決定哪些先接、哪些之後再接，一般 3 到 4 週可以先讓第一個場景上線（實際期程視方案與範圍而定）。
同樣要讓大家問得到答案、把事做完，可以直接用通用 AI 助理、可以自己開發，也可以走顧問陪跑。差別在於誰負責把它接進你的流程。
| 通用 AI 助理 ChatGPT、Copilot 等 |
自己開發 | AltaBots.ai顧問陪跑 | |
|---|---|---|---|
| 先做哪個場景 | 自己判斷 | 自己判斷 | 顧問陪你盤流程，一起決定先動哪一件 |
| 讀得到公司文件嗎 | 每次對話都要重貼一次 | 知識庫要自己建、自己維護 | 資料、報價規則上傳建庫，可設定定時更新 |
| 串 ERP／CRM | 沒有這條路 | 介面自己寫，之後也自己養 | 以 API、HTTP、MCP 串接既有系統 |
| 資料留在哪 | 對方的雲端 | 看你怎麼架 | SaaS、私有雲、地端，你決定 |
| 答錯了怎麼查 | 查不到依據 | 日誌與檢核要自己做一套 | 節點級日誌加對話自動檢核評分 |
| 上線之後 | 看員工自己摸索 | 開發資源要一直投 | 顧問持續陪跑，依業務調整 |
通用工具適合個人提效，自己開發適合有餘裕的 IT 團隊。如果你要的是三個月內在現場看到結果，差別就在有沒有人陪你走完。
都從同一條路走過來：顧問陪著盤流程、先用小範圍驗證、確認有用再往外擴。
客戶詢價量大、料件規格複雜，業務要翻料表、查庫存、對歷史單價，一份報價常常耗掉大半天。
把產品規格、報價規則、常見問答與應對話術整理進知識庫，新人拿手機就問得到，資深業務不再被同樣的問題一直打斷。
用中文問這個月的營收、毛利與達成率，AI 幫忙讀報表、指出哪個品項在拉低數字，開會前主管自己就看得懂。
品牌同時經營 momo、蝦皮、PChome、Yahoo 購物中心與品牌官網，每月 30–40 小時人工巡查競品價格。導入後由 AI Agent 跨通路自動蒐集、統一換算、異動即時推送。
依客戶保密要求，部分案例以產業別呈現。
不用一開始就簽大單、賭一整套。用你的真實資料先跑一個場景，看到結果再往下走。
一起挑出最該先做的場景——報價、培訓、還是數據，並把「怎樣算成功」先講清楚。
建一個小範圍的 Agent，接上你的文件與資料，讓實際會用的人先試、先給回饋。
依驗證結果決定：擴大、調整、或先緩一緩。有用再往前，不勉強你一次到位。
還在想該從哪個場景開始？
花 3 分鐘做個 AI 導入自評 →平台採年約、積分計費。以下為方案起點，實際規劃依你要跑的場景與範圍調整。
報價、培訓、數據三個場景一起跑。
場景設計、知識庫建置、系統串接與上線後的優化，都由顧問陪你做——不是丟一套工具讓你自己摸索。
以上為方案起點價，實際方案與報價依需求範圍調整；平台為年約制、積分計費。
不用先想清楚所有細節。跟做過實際上線專案的顧問聊一次，我們陪你看：你的三個場景，哪一個最適合先動手。
聊完你會清楚：先做哪個場景、大概怎麼串、時程與投入的量級。
