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智能 AI 的經濟性: 縮短產品上市時間、降低成本、提升服務質素
September 11, 2025

簡介: 2025 年 AI 的新投資回報率

AI 不再處於試驗階段。到 2026 年, 企業會在營運、顧客互動和產品創新方面擴展系統。但擴展帶來了一個棘手的問題: 投資回報率是多少?

進軍Agentic AI 領域。目標驅動的自主系統超越自動化範疇, 有助縮短產品上市時間、降低成本並提供更優質的成果。對決策者來說,Agentic AI 不只是一次技術革新, 而是一次次革新。這是商業模式的升級。

本文將探討 Agentic AI 的經濟成本, 以及 Uber AI 方案如何協助企業大規模實現可觀的回報。

傳統 AI 的成本動因

行政人員都知道:成本超支、未遵守服務水平協議, 以及服務質素不穩定。

儘管大有可為, 但採用傳統的 AI 成本高昂且效率低下:

  • 手動工作流程: 高度依賴人類操作員進行標籤、評估和修正。
  • 模型準確度低: 標記不當或有偏見的數據集會導致返工和延誤。
  • 基礎架構孤島: 斷開連接的系統會增加成本, 並減慢整合速度。
  • 擴展遇到的問題: 新增市場或網域需要大量管理費用。

智能 AI 如何重新定義經濟模式

而Agentic AI 在每個工作流程中嵌入自主和編排功能, 打破了這種局面。

  1. 縮短產品上市時間
  2. 將復雜的工作流程由數週縮短至數日。
  3. 科技大客戶: 產品面市時間從兩位數的天數縮短至時數。
  4. 99% 以上的客戶服務水平協議遵守率。
  5. 降低成本
  6. 即叫即到的勞動力 = 沒有固定間接費用。
  7. 自動化 + 編排功能 = 減少人手干預。
  8. 透過計劃可節省較多 % 的費用。
  9. 更高質素 (準確度為 98% 以上, 95% 的行業標準)。
  10. 透過一致意見和全球評估人員庫減少偏見。
  11. 持續驗證可減少生產錯誤和代價高昂的回退程序。

乘數: 為何經濟會隨著時間而改善

如今, 智能 AI 不但能降低成本, 日後還能提升效率。

  • 學習循環: 透過持續提供意見, 客戶服務員可做得更好。
  • 偏差控制台: 降低聲譽風險和監管處罰。
  • 綜合資料: 節省收款成本, 同時應付極端情況。
  • 可擴展性: 相同的組合可擴展到不同領域 (金融、醫療保健、零售), 而成本不會成比例增加。

Uber 人工智能解決方案: 智能 AI 背後的經濟引擎

近十年來, Uber 在全球建立人工智能優先系統。而現在, Uber AI 方案為企業帶來持續的成本效益和質素。

  • 全球零工勞動力 (收入超過 880 萬): 提供即時彈性擴充服務, 支援超過 200 種語言和超過 30 個網域。
  • u Task 編排平台: 使用服務水平協議追踪和一致意見驗證, 自動管理工作流程。
  • u標籤資料整理工具: 標籤前檢查、黃金數據集和自動化質素保證。
  • uTest 測試平台: 大規模進行審查、收集偏好資料並緩和偏見。
  • 點對點生命週期支援: 由數據收集 → 標記 → 測試 → 評估 → 部署。

2026 年, 行政人員可如何實現價值

  1. 重構投資回報率: 不要只問「費用是多少?」 ——問問「它可以節省什麼?」時間、返工和風險。
  2. 採用按表現付費的模式: 服務水平協議與服務質素和周轉時間息息相關, 確保問責性。
  3. 衡量超出準確度以外的質素: 包括註釋者間協議、服務水平協議依從性和公平指標。
  4. 負責任地擴大規模: 使用組合式模組, 將試驗計劃擴展到全球工作流程。
  5. 與可靠的營運商合作: Uber AI 企業方案等企業已在全球範圍內解決這些挑戰。

總結: 更精明的經濟, 更智能的 AI

到 2026 年, 人工智能 (Agentic AI) 帶來的不只是更好的模型, 更能帶來更經濟的成果。加快產品上市時間、降低成本和提升服務質素並不是彼此競爭的首要考慮;內置自主權和協調功能, 以便同時提供各項服務。

透過 Uber AI 方案, 企業無需在速度、優惠或規模之間作出取捨。他們今天就可同時獲得這三樣東西。

因為在智能 AI 時代, 真正的創新不只在於演算法。關鍵在於他們提供的業務成果。