講者：James Chou | Raccoon AI | CEO

活動：10/15 Generative AI 年會小聚 2025

題目：在競爭激烈的AI saas賽道中打磨產品心法

演講簡介

今天聽到一場很真實、也很扎實的分享，關於 AI 客服的現實與演化。James 開頭就說：「三年前就在講 AI 客服，今天還是在講。」 大家都笑了，因為這句話很真實，AI SaaS 賽道真的很捲，每個團隊都在想辦法求乾爹或找出能活下來的差異點。

James 背景很豐富，十年前就開始創業，做過課表 App、冰棒 Zenly App (用戶高達 1400 萬)，也參與過專注力 Forest App 的早期開發，一路下來幾乎都是 B2C 的產品，但他自己其實是工程師出身。不過現在的 Raccoon AI 卻是 B2B 服務，但仍用不到 100 萬的行銷預算，就累積了超過 2000 家企業客戶，靠的是紮實的客戶服務。

James 說，AI 客服這條路看似簡單，但最難的是「讓企業真的願意用」，2022 年他們就做出早期版本的 Copilot，當時以為這樣就「搞定了」，結果一推出才發現是大坑到；現在 AI 時代，習慣了 AI 服務的客戶對於一些功能都完全不驚訝，甚至直接回：「GPT 不就做得到? 你們能多好?」

這句話讓他意識到，現在沒有人會被「AI 很酷」打動，大家只在意：

「它能不能真的幫我節省時間、減少錯誤、讓我的人願意用？」

James 分享了很多真實的客戶反應與挑戰，比如說企業對導入 AI 的疑慮很多，尤其是學習成本，只要跟以前的客服功能比起來現在有一個功能缺了，客戶就會說「那我們用不起來」；另外像是 FAQ 串接不順、退貨流程不完整、身分證處理不安全、回覆太慢、稽核難以追蹤等等，每一個都是不能出錯的環節。

James 說到：「以前客服錯回答一句沒人理，現在 AI 回錯就沒辦法接紹。」

他們後來把產品方向轉為「AI 客服優化專員」的概念，不是取代客服人員，而是重新定義客服工作，讓每個客服人員都能自己做到 Test、Train、Deploy、Analyze，變成 AI 優化專員，細節項目如微調 prompt、改善語氣、檢查 AI 是否理解 FAQ 等等，這概念就像早期 adobe 也重新定義了創意產業的工作角色。

第二版產品也做了很多努力，持續在更新，AI 客服領域 10個人講 10 個都差不多，因此要做的就是從細節著手，讓user 覺得不一樣，從歡迎訊息、UI/UX 按鈕、滿意度調查，到 RAG chunk 切分、n8n flow 自動化，每一個細節都要兼顧，他們甚至還做了一隻 AI 稽核員，自動抽查上百句對話 FAQ、對客人的問題有沒有推銷對的商品，與是否禮貌等，就像以前的客服稽核主管。

就像前面提到，除了 AI 能力之外，舊的東西一樣都不能少，因為那些看似「非 AI」的部分，反而是客戶最在意的。

一年下來，他們的系統已處理超過 1200 萬筆訊息，AI 自動處理率達 75%，滿意度 85%，200 萬則工單等於節省了約 50~60 個人力，換算下來是約 8000 萬元的客服人力成本，非常驚人的成績。