別用一般客製化AI客服，你的製造業AI客服需要聽懂專業術語

「系統無法理解本地語境」這件事，嗯，已經變成製造業AI客服剛上線時最讓人頭痛的問題之一。根據台灣產業近幾年的觀察（我有點想喝咖啡…先繼續），大約有一半廠商在推行智慧客服時都會碰壁，就是卡在這個障礙上。你說是巧合嗎？唉，大概也不是。

其實不只是什麼語言轉譯的問題啦，更複雜的是現場那些專用術語、設備型號縮寫，還有獨特到沒人外行能懂的產線流程——全部都要搞懂才行。不過話說回來，有時候自己連廠區內部用詞都混淆，也不能全怪AI吧。但如果人工智慧方案只會一般對話，就算功能很齊全，一遇到需求誤解或情境判斷失誤，答覆就跑偏了；甚至可能直接拖垮作業效率，那真的超煩。

哦對，自動化客服像智能助理、聊天機器人在工廠到底合不合適？評估時千萬不能忘記，看它們到底學得會不會某些專門領域知識，以及能否融入本地講話方式。有一次，我還聽同事抱怨AI完全聽不懂他們口音，我笑死（現在想起又覺得好氣）。

所以啊，目前大家焦慮的癥結早就不是單純科技選型而已，而是擴展到了內容訓練手法和後續怎麼優化流程。那種需要長期細緻規劃才能降低營運風險的感覺，很難形容，但總之就是麻煩，不處理不行。

「廠內術語真的像密碼耶，外面的人聽了常常一頭霧水。」我記得某個資深產線主管有一次皺著眉說過這句話。嗯，我自己第一次進工廠時也滿臉問號，那感覺大概就是大家在講天書吧。台灣、還有日韓的那些企業，其實現在還蠻依賴師徒制——唉，有時候很像傳統武林門派那樣，專業名詞跟縮寫是從上一輩一路口耳相傳下來的，不查手冊根本搞不懂。

其實挺怪的，有些機器設備或者步驟就直接被叫做幾個字母或奇怪代號，結果你只要不是那條線上的，就只能乾瞪眼；欸，我自己有次差點搞錯流程，尷尬死。據說這幾年業界觀察下來，好像有將近一半製造業者推智慧客服都卡在這裡，就是那些關鍵詞彙沒抓到重點，所以推動上遇到瓶頸。啊，我是不是又扯遠了……拉回來講，如果忽略這種細節，AI客服訓練再認真也只是皮毛而已啦，那些回應看起來好像厲害，其實都在繞圈子。

為了讓新舊員工間不要一直雞同鴨講，有些廠商開始自建對照表，把現場用語跟標準定義一條條整理出來，再配合每季盤點更新一次——欸，好像整理房間喔，只是換成術語版本。他們這樣可以維持資料一致，也確保資訊即時同步。我覺得啦，新人比較快融入團隊，而且智能系統也慢慢能貼近現場狀況，不會老是跳針回答。有時候光靠數據是不夠的，人跟人之間那些小默契才最難學吧。

欸，有人形容AI客服處理工廠現場的那些問題時，感覺就跟在對牛彈琴差不多。其實我蠻能理解啦。嗯，FIND這幾年也一直在觀察，他們發現生成式AI面對製造業那堆專有術語時，辨識率大概只有六成左右吧。這數字說高不高，可是又好像沒低到完全不能用——唉，其實哪裡真的夠用？

很多案例都顯示，雖然通用型系統還算能應付七八成的標準化問題，但只要牽扯到現場細節、特別縮寫或什麼交接流程，那些本來看起來「合理」的回答一下子就變得含糊不清。有種想吐槽卻又懶得開口的無力感。啊岔題了，我剛才還在想午餐吃什麼……算了拉回來。

所以大家最後還是得翻出自己的筆記本，一邊補資料一邊修正答案，搞得整個回應速度慢下來。更慘的是溝通成本也跟著直線上升，很煩人。有時候你明明花了一堆資源客製化，但知識斷層如果補不上，那系統終究很難徹底取代人工判斷。

嗯，在營運效率和人力分配之間卡住，大概就是現在最讓人頭痛的拉鋸吧。新舊知識銜接這件事，每天都像打怪重來一樣持續挑戰，也不知道什麼時候才有盡頭？

欸你別說沒遇過這種狀況，真的是有人在上線AI客服系統之前，乾脆就直接照抄廠商給的預設參數，把那些術語還有設備暱稱一股腦塞進去，心想「唉呦反正以後再補足就好啦」。然後呢？現場人員隨便拋個只有班長才搞得懂的自創名詞，AI大概七十幾次裡面，答到正確重點的次數可能兩三根手指頭都算得出來。很無言。

而且工程單位那邊又常在爭執，到底誰的叫法才是標準。這時候我常開始神遊──到底大家記憶力怎麼這麼分歧？啊不對拉回來，比較穩妥的作法，其實還是先跨部門拉條共用術語清單，不要資管自己關起門幻想現場語境。最好新舊員工都喊過來湊一腳，一起做小型模擬測試，那些卡住或老詞彙混雜的地方才能看見破綻。不過老實講，也不能太信任那一次產出的版本啦。

大致每隔一段時間其實都需要再回頭調整一次，要不然現場流程臨時變動、設備哪天換新，就會陷入重新打掉重練的輪迴。有次聽維護團隊抱怨，如果沒弄穩定版本控管——嗯，他們講得也不是沒有道理——資訊更新太快反倒導致不同批次的人手冊內容莫名其妙對不起來，到最後誰拿著哪份才是真的，全公司上下沒半個能確定。這類細節真的很容易被忽略吧？偏偏等問題爆發火燒屁股再救，早已經晚了。

「如果聽不懂現場黑話，不如不用。」這句，唉，產線裡的人傳了很久，每次開會還是有人突然冒出來講一下，好像在提醒誰都一樣。其實，語言這玩意兒真的很煩，你以為用AI多厲害？現場根本沒人在乎那些預設詞庫啊，有時候AI客服回得亂七八糟，只能處理超普通的問題，遇到他們自己隨口捏的縮寫、或是給設備亂取的小名，就全掛點。這種狀況，多常發生呢？嗯，我也忘了上次是哪天看到一個人問：「啥叫小黑？」結果機器報錯，好吧。

有些老主管——那種在現場泡很久的——就說，把第一線員工慣用的詞彙、各種奇怪的小習慣通通收進AI系統設計流程之後，那個答覆精準率居然暴衝，比原本少掉七成以上重複確認工序，有夠扯。欸我想到昨天加班還被主管念，就是因為搞不清楚新設備暱稱；拉回正題，反觀資料科學團隊坐辦公室自造新名詞，也不是不能理解啦，但結果就是行話越堆越高牆，各講各話。

針對這癥結，其實很多專家都傾向推「共創語意清單」，也就是讓操作手、管理者還有技術宅一起攤開來聊日常怎麼講，再慢慢修到能丟進知識系統訓練。有點麻煩但…大概比空想強啦。不過我前幾天差點睡著聽他們討論術語，忽然有人說：「我們要減少理解偏差。」嗯，其實重點就是讓AI不要離地太遠，可以真的貼近需求場景吧。現在想想，如果每個人都願意花時間搞懂彼此黑話，大概問題早解決了。

唉，最近國際聯絡中心平台觀察了一些現象。其實我本來想寫點別的，不過還是先把重點記下來好了。說到傳統型AI客服跟專業型垂直知識庫AI客服，到底差在哪？嗯，好像可以從三個層面簡單聊一下，雖然腦袋有點亂，但總得試著整理。

首先嘛，在那些現場很愛用的黑話或者特殊名詞方面——這真的是讓人頭痛欸，因為沒人能一次聽懂全部。結果發現，只要專業型AI加了在地語意清單之後，它對這些名詞的理解和回應精準度就明顯提升，據說普遍比舊系統多了大概兩到三成吧。好啦，我剛剛突然想到昨天同事還問我什麼叫「語意清單」，然後我們又扯到午餐吃什麼……啊，拉回來。

再來就是工單處理時效這件事。有些案例顯示，流程裡重複確認的部分變少了，所以整體處理速度真的有感加快，也不會卡在那種一直問、一直答的死循環裡。有時候覺得世界進步太快，有點跟不上。不過反正，總之工單走得順多了。

最後一個點，其實也是最讓人焦慮的地方，就是客訴率到底怎麼樣。有些聯絡中心引進垂直語意資料以後，用戶反映他們遇到問題被正確辨識的比例有明顯提升。但是……嗯，有個小尷尬在於，要維持這種水準，就必須投入更多人力去維護語料和做週期性調校，不然知識更新會追不上現場新冒出來的詞彙。不知道是不是只有我覺得麻煩？唉，怎麼說呢，即使專業型AI效率確實提高不少，可是推動起來還是離不開跨部門溝通與人工整理支援，大概就是這樣吧。

現場經理大都覺得，唉，要讓AI客服真的懂那些產線裡的黑話，第一件事大概就是老老實實把現有的紙本記錄和資深員工腦袋裡的那堆經驗一條條翻出來，好累，但不這麼做總會漏掉什麼重要術語或流程細節。嗯，不過我常想，有些人講話真是雲山霧罩，自己也搞不清楚在說啥…咳，還是拉回正題。然後，把那些散亂資料一股腦塞進主知識庫之前，要先結構化彙整一下，每個專業詞彙都要標明清楚，它到底對應哪種操作情境——否則到時候查半天找不到頭緒，可麻煩了。

再來，他們通常會組個跨部門小組，每隔一段時間就聚在一起討論，到底這些詞是不是用得準確，有沒有歧義藏在角落沒被發現。我自己參加過一次，好像大家一直岔題聊午餐…呃，反正最後還是會釐清啦。同時，也建議最好預先規劃持續更新，比方每季去檢查一下新冒出來的術語、或是哪個操作又偷偷變動了，其實蠻花時間。

剛開始導入時，他們會選一條產線或者乾脆鎖定某個班別當小白鼠試點，收集大家的使用心得，也觀察錯誤率有沒有奇怪地飆高，再慢慢擴展到其他範圍。這方法據說能減少失誤風險吧，而且很快就能揪出知識盲點。我偶爾也懷疑是不是真的那麼順利，但總之，是為了以後全面推廣鋪路啦。

「只要資料餵得夠多，AI自然會懂」——這句話老早就在現場流傳了，說真的，每次聽到都有點想翻白眼。像那回在組裝廠，有人隨口一說，「反正有七十多本操作手冊嘛，都掃進系統不就解決？」嗯，可事情哪有那麼簡單。欸我腦子突然閃過那堆紙箱，算了，不扯遠。你看，缺乏結構化整理、關鍵詞彙模糊不清的情況下，一股腦把什麼都塞進去，記錄裡亂七八糟，有舊流程、有拼音縮寫還摻著一堆寫得很隨便的註解。AI再怎樣能耐也只能原封照收，那失誤率啊，其實比大家以為的高很多。

現場有人遇過什麼？哦對，有個廠區經理坦承，他們剛開始測試時候，光是那些雜訊累積成山，就讓查詢速度慢到不像話（他還懷疑自己是不是按錯鍵），更誇張的是差點在重要環節上出包，真是嚇了一跳。其實喔，只靠資料量大根本補不了品質漏洞啦。有些黑話連資深技師都分辨不出來，你沒專人審核校對，每丟一條進去未來搞不好都是新風險種子。我講著講著肚子有點餓…呃，好吧拉回來，其實知識庫如果只是往裡丟東西——結果就是一坨散亂資訊。重點一直都是：那些雜物誰來梳理、多久檢查一次、有沒有標明適用範圍？唉，這些細節才真正在背後決定最後效益，大概如此吧。

那一年剛開始換AI客服的時候，資訊主管直接攤牌說，唉，預算窘迫不提，手上的資料還一團亂，他們連想都沒想過要立刻弄什麼龐大精密的系統。其實也合理啦，那會兒只是先挑了個市面上常見、講白點就是SOHO族愛用的低成本方案，把平常最常被問到、十來種查詢流程，優先丟上平台。欸我突然想到，那時候大家會不會其實根本搞不清楚自己要自動化什麼？嗯，好像扯遠了。

反正一開始運作還OK，只要那些流程沒涉及跨部門協作或語境太複雜，一切就穩穩地撐住，不至於炸鍋。但隨著客訴跟諮詢量某一天突然暴增，再加上標準回覆明顯解決不了問題，他們才慢慢認真去考慮導入專業型AI——這不是一拍腦袋就能做的事啊。據說像是把原本散落各處的檔案集中到同一入口、定期安排人審查知識內容、對高風險關鍵詞設置人工複核提醒，全都成為升級評估裡不可或缺的一環。有的人可能覺得這樣很囉嗦，但我倒覺得蠻踏實。

總之啦，如此分階段前進的方法，其實讓他們後面維運壓力小很多，也比較容易把有限資源真的投在刀口上（雖然「刀口」在哪有時候誰知道呢）。

有位老鳥主管跟我說，如果想讓製造業AI客服真正會講現場話，嗯，就是那種聽起來沒距離的語言啦——其實也不是多難，只是步驟得按部就班。最開始，他建議跨部門的人湊一桌，大家一起把常用術語列個清單出來。這種集思廣益，有時候很吵，但還是必要的。不過我腦袋會飄走，總覺得討論到後面都變成八卦會議……啊算了，回頭主題。然後要記得，每做完一版，就丟進模擬情境裡測試，看AI到底能不能真的懂那些專業詞。

再來，每次只要知識庫內容有更新，都一定要搞好版本控管，別人家說嚴謹嘛。而且不只機器自動跑流程，人也必須審查一遍才行，不然哪天出包直接被罵翻。唉，有時候人類比電腦還靠譜耶。對於那種超過五百筆工單的系統，其實最好設計一些追蹤指標，比如說回覆精準度、處理速度什麼的，但我一直疑惑這些數字背後到底藏著什麼鬼？噢，好像又扯遠了。

還有哦，用戶的反饋不能隨便當耳邊風，要定期整理起來修正系統。我是真的覺得資料量大雖然看似威猛，其實不太夠力啦——重點在於你資料結構化和質量控制有沒有做到家。如果忽略這環節，判斷錯誤率根本降不下來。有趣的是，部分國際平台在導入垂直領域知識庫之後，他們觀察到AI回應精準度提升，大約兩三成吧，可是維護工作量同時也水漲船高，所以記得留點人手備用，以免臨時抱佛腳就慘了。