企業系統人工智慧… · ELECTE

想像一下,貴公司仍在使用一套上世紀90年代的老舊會計系統,它運作良好,卻無法與現代科技對接。現在再想像一下,這套系統能夠與最先進的人工智慧互通,而無需捨棄30年來累積的資料與成熟流程。這正是2025年因智慧連接系統而正在發生的事。

當所有人都在談論 ChatGPT 和人工智慧的最新創新時，真正的商業革命正在幕後進行。企業正在探索如何將人工智能整合到現有系統中，而無需徹底革新 IT 基礎架構。

索引

什麼是智慧連接系統
高速成長的市場
數位翻譯師:一項新興職業
具體成功案例
企業立即可獲得的優勢
主要挑戰及解決方法
如何在貴公司開始導入
企業系統的未來
問答

什麼是智慧型連接系統

智慧連接系統就像新舊科技世界之間的通用翻譯機。試想您出國旅行時使用翻譯應用程式來溝通:智慧連接系統做的正是同樣的事,只不過是在貴公司的舊軟體與現代人工智慧技術之間。

Nexus Operations 的首席技術長 Mira Patel 表示："問題不再是「我們能使用人工智慧嗎？」而是'我們該如何將人工智慧整合到日常作業中，而不會弄亂整個系統？"

實際運作方式

想像一下這些具體的情況：

範例一:智慧倉儲貴公司使用的是2008年的倉儲管理系統。智慧連接系統會「教導」AI僅透過讀取現有資料,就能預測庫存何時將耗盡。倉管人員照常工作,但系統現在會自動告知他何時該訂購新貨。

範例二:會計助理貴公司2010年的開票軟體升級搭載了能自動辨識發票異常的AI。AI會像專業會計師一樣「閱讀」發票,並標記出可疑項目,而這一切都透過您已經熟悉的軟體完成。

範例三:升級版客戶服務貴公司的舊式電話總機連接到一套AI,該AI會分析客戶的語氣,並即時建議客服人員如何更妥善地處理來電。

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強勁成長的市場

2025年的數字令人印象深刻:智慧連接系統的投資在一年內成長了142%,甚至超越了對新人工智慧應用程式的投資。

為什麼會有這樣的成長？

原因很簡單：80% 的大公司仍在使用「老舊」的電腦系統，這些系統雖然運作良好，卻無法與現代科技溝通。更換這些系統需要花費數百萬歐元和數月的停機時間。

重要數據:

54億歐元:2024年市場價值
342億歐元:2032年預測值
70%的企業系統:將在2028年前搭載AI升級

這意味著每天都有越來越多的公司選擇「現代化」現有系統，而非完全更換。

數位翻譯員：一個新的職業

一種新的專家類別應運而生:資訊系統翻譯師。這些是專門知道如何讓不同時代誕生的系統互相溝通的公司。

三種專家

1. 語言轉換者像RetroAI這樣的公司專門將舊的程式語言(例如80年代的COBOL)翻譯成AI能夠理解的現代語言。

實際案例:某公共機構1985年以COBOL撰寫的退休金系統被「翻譯」成現代語言,保留所有功能的同時,使其與人工智慧相容。

2. 溝通協調者像Harmony Tech這樣的公司開發能協調AI在企業各系統間運作的解決方案,確保所有自動化決策保持一致。

實際案例:在一家醫院裡,管理預約的AI會自動與管理藥品庫存的AI以及安排人員排班的AI進行溝通。

3. 合規守門人像GuardRail這樣的公司確保所有與AI的連接都能自動遵守產業法規。

實際案例:在銀行裡,每當AI對貸款做出決策時,系統都會自動驗證其是否符合所有隱私與反洗錢規範。

成功的具體範例

案例研究 1：製造業 - Westbrook Industries

情況:Westbrook使用了一套運作良好但無法預測問題的15年倉儲管理系統。

解決方案:他們安裝了一套智慧連接系統,「教導」AI讀取倉儲資料。

成果:在6個月內,他們透過提前數週預測供應鏈中斷,節省了2,800萬歐元。

「Westbrook 的 IT 經理 James Chen 表示：」最好的 AI 實作是讓員工完全察覺不到的。「我們的倉庫員工像往常一樣使用相同的系統，但現在他們總是能知道該訂購什麼以及何時訂購。」

個案研究 2：銀行服務 - Fidelity Financial

情況:一套2000年代的付款處理系統每天處理數千筆交易,卻無法自動辨識詐騙行為。

解決方案:在不修改現有系統的情況下,與專門辨識詐騙的AI進行連接。

可衡量的成果：

客服人員查找資訊所花的時間減少68%
與客戶進行有效對話的時間增加43%
客戶與員工滿意度雙雙提升

Fidelity 的客戶體驗經理 Sarah Williams 解釋說：「我們的操作員現在可以花更多時間實際幫助客戶，而不是浪費時間在手動搜尋上」。

案例研究 3：公共行政

現況：美國人事管理局過去使用1980年代的COBOL系統管理退休金——這些系統能運作，但幾乎無法現代化。

解決方案：運用人工智慧分析數百萬行舊程式碼，逐步將其現代化。

成果：原本需要數年的現代化工程縮短為數個月，且退休金服務未曾中斷。

為公司帶來即時效益

1.快速且可衡量的投資回報

將 AI 連接到現有系統的公司都能看到具體的成果：

員工生產力提升18%
超越獲利預期的機率高出3倍，詳見此文
花在手動優化上的時間減少80%

2.員工更滿意，而非被取代

與最初的擔憂相反，將人工智慧與現有系統連結反而讓員工對工作更滿意。人工智慧負責處理重複又枯燥的任務，讓員工能專注於更有趣、更有創造性的工作。

實例：在客服中心，人工智慧處理簡單重複的問題，而人工客服則處理需要同理心與創意解決問題能力的複雜案例。

3.自動強化安全性

現代的連接系統自動包括

進階存取控制（誰可以做什麼）
資料加密（保護資訊）
法規遵循監控
自動強化資訊安全

4.彈性成長

循序漸進的方法可讓

逐一新增人工智慧功能
依需求成長，不中斷工作
確保關鍵系統始終正常運作

主要挑戰與解決方法

挑戰 1：「舊系統不會與 AI 對話

問題所在：1990年代的系統並非為與現代人工智慧溝通而設計。這就像試圖將投幣式電話連接到網際網路一樣。

實務解決方案：安裝「智慧轉接器」，自動在舊系統與人工智慧之間轉譯訊息，就像轉接頭能讓義大利插頭接上美國插座一樣。

範例：一套1995年的計費系統配備了「轉譯器」，將PDF格式的帳單轉換成人工智慧可分析的資料，以找出錯誤或異常。

挑戰 2：「我們的資料是一場災難」。

問題所在：人工智慧需要整齊乾淨的資料，但舊系統的資訊往往分散、不完整或格式過時。

實務解決方案：使用「資料吸塵器」，自動：

從不同系統蒐集資訊
清理並整理資料
將資料轉換成人工智慧可使用的格式

範例：某運輸公司的客戶資料分散在5個不同的系統中。資料清理系統將這些資料整合，去除重複項目並修正錯誤，建立了一個供人工智慧使用的統一資料庫。

挑戰三：「如果他們竊取我們的資料怎麼辦？

問題所在：將舊系統（通常安全性較低）與新技術連結，可能會產生漏洞。

實務解決方案：採用「零信任」原則——每一次通訊都經過驗證，每一次存取都經過授權，每一筆資料都經過加密。

範例：在銀行業，即使人工智慧讀取交易資料以偵測詐騙，每一次存取都會被監控並記錄，資料也始終保持加密狀態。

如何在您的公司開始

步驟 1：進行房屋清查

首先，您必須瞭解自己擁有什麼：

應自問的問題：

我們日常使用哪些資訊系統？
哪些系統對業務最為重要？
我們的資料儲存在哪裡，格式為何？
哪些流程最耗費人工時間？

實用建議：為您的系統繪製一份簡易地圖，就像裝修前先為家裡的房間製作平面圖一樣。

步驟 2：選擇試驗計畫

理想專案的特徵：

重要性不過高（即使出問題，也不會癱瘓公司營運）
效益可衡量（節省時間或成本）
資料夠乾淨、易於取用
使用者願意配合

完美範例：自動化供應商發票的讀取。如果效果不佳，隨時可以回到人工處理方式，但如果效果良好，就能節省數小時的工作時間。

步驟 3：選擇合適的合作夥伴

可用的專業人員類型：

系統轉譯專家（轉換舊有程式碼）
整合專家（連接不同系統）
安全專家（保護資料）
行業顧問（了解您業務的特殊性）

步驟四：從小事做起

致勝方法：

在簡單流程上測試
結果測量
錯誤修正
逐步擴展至其他流程

類比：這就像學騎自行車一樣——一開始裝上輔助輪，等到有信心後再拿掉。

企業系統的未來

自我改善的系統

下一個重大進展將是自我優化系統，透過觀察使用方式持續優化其效能。想像一輛能學習您駕駛習慣、並自動調整以減少油耗的汽車。

未來範例：一個客戶管理系統注意到某些類型的投訴經常重複出現，並自動建議改善服務的方法。

按行業劃分的專業化程度

我們看到越來越多的專業化：

醫療保健：連接不同醫療設備，提供病患完整資訊的系統

‍金融：自動遵守所有銀行法規的解決方案

‍製造業：優化生產線並預測機器故障的人工智慧

與新興技術整合

在不久的將來，我們拭目以待：

本地處理：直接在企業設備上運行的人工智慧，以縮短等待時間
虛擬實境：複雜系統的三維介面
企業語音助理：透過語音指令控制系統

結論

智慧連接系統代表的遠不止是一項單純的技術解決方案：它是一種數位演進策略，讓企業能夠進入人工智慧時代，而不必拋棄數十年的投資與知識累積。

案例研究顯示，選擇這條路的企業不僅僅是在採用新技術——它們正在徹底改變其工作方式，一次一個小小的改進。

這對企業領導者的訊息很清楚：雖然人工智慧的壯觀示範可能會成為頭條新聞，但真正的競爭優勢在於以智慧且幾乎無形的方式，將人工智慧整合至現有的日常運作中。

這種方法的優點在於，您不需要成為技術專家就能從中獲益。您只需準備好發展您已有的技術，就像翻新房屋，同時保持堅固的地基一樣。

想了解更多關於我們公司如何協助您將人工智慧整合到現有系統中的資訊，請聯絡我們。

問題與解答

究竟什麼是電腦系統翻譯員？

電腦系統翻譯器是一種專門的解決方案，可作為舊式軟體與現代人工智慧技術之間的智慧中介。它的工作原理就像一個口譯員，可以讓不同語言的人進行溝通。

實際範例：如果您有一套2005年的倉庫管理軟體，以特定格式記錄所有資料，轉譯專家會「教導」人工智慧讀取該格式，並利用這些資料進行預測或自動化流程。

將 AI 連接到我們現有的系統需要多少費用？

成本因複雜性而有很大差異，但大型公司的專案成本通常在 130 萬歐元至 500 萬歐元之間。然而，投資的平均回報率為生產力的 +18%，隨著時間的推移，所節省的成本遠遠超過初期的投資。

對於中小型公司而言，可以先從數千歐元的試辦專案開始測試方法。

需要多久才能看到初步成果？

試點專案通常在 6-12 週內就能看到成果，比完全更換系統所需的數月或數年時間快得多。循序漸進的方式可以立即看到效益，同時將中斷時間降至最低。

範例：一家物流公司在2個月內自動化了送貨單的讀取工作，立即每天節省了4小時的人工作業時間。

將我們的敏感資料連接到人工智能是否安全？

是的，如果操作正確的話。現代的連線系統包含先進的保護功能，例如自動加密、嚴格的存取控制及持續監控。許多解決方案已通過銀行和醫院等高度管制產業的認證。

範例：在銀行業中，每當人工智慧存取客戶資料時，該存取都會被記錄、授權，且資料始終保持加密狀態，即使在處理過程中也是如此。

哪些舊系統可以連接至 AI？

幾乎所有的電腦系統都能從與 AI 的連結中獲益，包括：

90年代的會計軟體
舊世代資料庫
過時的倉庫管理系統
內部開發的客製化軟體
工業與機械控制系統

重要的是系統包含可用的資料，即使是過時的格式。

AI 會取代我們的員工嗎？

實務經驗顯示的恰恰相反。員工變得更滿意，因為人工智慧處理重複且乏味的任務，讓他們能專注於需要人類判斷、創意和人際互動等更有趣、更具創造性的工作。

具體範例：在Fidelity Financial，員工花在人工搜尋上的時間減少了68%，用於客戶服務等有用活動的時間則增加了43%。

我們可以先嘗試一個小型專案嗎？

當然，這是最值得推薦的方法。大多數成功的實作都會先從非關鍵流程開始，測試整合的運作方式，然後再擴展到更重要的應用程式。

建議：從發票讀取自動化或客戶投訴分析等重要但非攸關生死的流程開始著手。

誰是這些解決方案的主要供應商？

市場領導者包括

RetroAI：專精於舊系統轉譯
Harmony Tech：不同系統間的協調整合
GuardRail：安全與法規遵循
OpenLegacy：完整的現代化平台
提供特定解決方案的大型雲端服務商（Amazon、Microsoft、Google）

我們如何準備實施？

準備步驟包括

系統盤點：列出您每天使用的所有軟體
資料評估：了解您擁有哪些資料以及存放位置
目標設定：確定您想要改進的方向
團隊組建：確定誰將負責此專案
供應商調查：尋找適合您所在行業的專業廠商

如果專案不成功會怎樣？

循序漸進的方法可將風險降至最低。如果試用專案不成功，您可以簡單地回到之前的方法，而不會損害關鍵系統。這就像嘗試新的食譜一樣：如果結果不理想，您總是有材料來製作舊的食譜。

此外，大多數認真的供應商都會對結果提供保證，並在整個實施過程中提供支援。

資料來源與參考：