從需求到上線：一個 AI 專案的完整流程拆解

摘要

將 AI 導入營運流程不是遙不可及的大企業才做得到的事。本文以實戰流程紀錄，分享一家 20 人規模旅宿服務企業如何從需求討論、系統規劃、執行到正式上線，突破了原有的預約與客服瓶頸。不論您今天正思索自動化升級的第一步，還是曾被專案不如預期卡關困擾，這篇文章都是一趟值得參考的實用旅程。

專案啟動：需求探索與盤點

業主眼裡的問題與機會

故事主角是座落於台南的設計旅店，現場只有 17 位同仁，經營者希望提升顧客預約體驗並釋放櫃檯同仁的時間。過去電話與 LINE 預約方式總讓人力吃緊，部分時段甚至有人在行李堆中手忙腳亂。 他們曾嘗試網頁預約表單，但多數客人還是偏好用通訊軟體直接對話。經過數次腦力激盪，明確鎖定問題：「可否讓客人跟我們自家 LINE 聊天時，能即時查詢房型空況與訂房？」

初步構思與專家參與

企業主與 Miipath 顧問討論後，確認可引入 AI Agent 自動回覆助手 範疇，再延伸出訂單資料串接、智能推薦房型兩階段目標。決定分期實作，一步步驗證成效降低風險。

設計規劃：流程重塑與技術評估

商務與技術視角融合

專案起跑時，反覆拆解使用者旅程，繪製出客戶與同仁雙方互動的流程圖。過程中，Miipath 團隊用現場實例舉證：「早上 11 點這些 LINE 訊息都是重複答覆，交給 AI 助手自動解決。」 技術規劃階段則評估了數個聊天機器人框架，盤點既有的訂房資訊來源，並確認 API 介接的可能性。決定採用可彈性調校的自有 AI 模組，避免受商用平台限制。

開發實踐：原型測試與疊代優化

實戰測試與回饋迭代

開發初期，先做出最小可用原型（MVP）：AI 在 LINE 回覆「請問今天還有雙人房嗎？」能自動查詢並答覆。第一週測試時，有客戶發現資訊無法即時同步（例：有人剛打電話就被搶訂）。 團隊立刻調整流程，增加現場人員可一鍵『同步更新』房況的功能。管理層與櫃檯同事在三週內提出數次細節建議，例如回覆語氣優化、增加加購早餐的推薦、下雨天自動彈出雨具借用訊息等等。

溝通協作關鍵

這段過程裡，持續協作與雙向溝通是成功關鍵。Miipath 拿手的「全案顧問輔導」讓經營團隊可以在不懂技術細節下，也敢於提出現場需求。 最終版本不只自動答覆預約，還能自動蒐集入住資料，並將未成功預訂的詢問跟進到 CRM 流程。

上線與收穫：變革日常的開始

驚喜與挑戰並存

正式上線第一個月，光是客服線上回覆率提升了 70%，客訴明顯減少。但初期也發現老人家客戶對機器人回覆偶有疑慮，團隊善用「客服接手」機制，一鍵由人員接棒，極大減少衝突。 更大的意外收穫是，原本人力吃緊的早班同仁，忽然有了更多時間整理前台和統計入住資料，整體運營效率上升且同仁的滿意度也隨之提高。

借鏡與延伸可能

這一專案流程，證明了用戶視角出發的需求釐清以及分階段驗證設計能有效降低風險。對 30 人以下經營團隊來說，不必一次到位，也能循序漸進，讓 AI 成為幫手，而非負擔。 若你也有自動化升級的想法，不妨從一個最頭痛、手動機率最高的重複性流程開始，用小規模原型換來大成效，再逐步推廣到其他部門或場域。

結語

AI 導入的過程其實就是日常管理問題的重新梳理。親身參與與持續調整，是小團隊成功的要素。Miipath 團隊以的顧問與開發雙軌協作，能協助你從概念驗證到實際落地。若你也想在有限資源下實現高效數位轉型，歡迎聯繫我們，更進一步探索專屬於你的智慧營運新模式！