RefLink | 企業AI創新辦公室
ENTERPRISE AI INNOVATION OFFICE

企業缺的是一套
真正能落地AI創新機制

RefLink 協助企業從需求診斷、管理共識與人才培訓開始,透過小型 POC 驗證成效,再逐步完成 AI 系統導入與持續營運。

AI 企業健檢 人才培訓 Agent 部署 政府資源整合
01

找不到起點

SCENE × ORGANIZATION
行銷部? 客服部? 業務部? 人資部?
  • 老闆知道 AI 重要,卻不知道應先從哪個部門開始
  • 員工上過課、使用過工具,但沒有進入日常流程
  • 沒有明確的負責人與推動機制,導入淪為口號
AI 的第一步不是選工具,而是選對場景與負責人。
02

留不住能力

DATA × KNOWLEDGE
  • 企業資料與知識分散,無法形成一致、可靠的 AI 能力
  • 老員工離職,珍貴的隱性經驗直接流失
  • 銷售話術與客服回覆不一致,品質難以規模化
  • 內部過往成功案例與資料,難以快速調用
沒有沉澱的知識,AI 只是在無效的資料堆上空轉。
03

算不出效益

PROCESS × ROI
  • 技術開發與營運目標脫節,難以衡量投入是否有效
  • 缺乏現況基準與數據追蹤,無法衡量真實 ROI
  • 大型專案成本與週期過高,企業不敢一次投入
企業需要的不是更大的專案,而是可驗證的第一步。

PLATFORM CAPABILITIES

平台能力與服務經驗

橫跨騰訊、阿里、字節跳動與兩岸社群生態的實戰服務經驗,是 RefLink 企業 AI 服務的養分來源。

騰訊廣告代理服務
TENCENT ADS
Tencent 騰訊
電商平台代營運
E-COMMERCE OPERATIONS
天貓 抖音 拼多多 京東
阿里巴巴數據銀行應用
ALIBABA DATA BANK
Alibaba 阿里巴巴
兩岸 KOL 與社群行銷
KOL & SOCIAL MARKETING
小紅書 抖音 Facebook Instagram

以上為歷年平台服務經驗與資格;各平台合作關係與現行資格,以實際洽談確認為準。

CORE APPLICATIONS

四大企業 AI 應用

重點不是我們有什麼技術,而是企業能改善哪一個工作。每個應用都對應明確的企業問題,並以 KPI 驗收成效。

APPLICATION 01

AI 客服與知識庫

把分散的企業知識收攏成一致、可靠的回答能力,
從企業最痛的服務現場開始。

解決的企業問題:答案不一致、知識分散、客服訓練慢。

代表功能

企業文件與 FAQ 整合

SOP、話術與案例的結構化盤點——不是單純上傳文件,而是知識結構的重建。

部門權限與版本治理

誰能看什麼、答案由誰維護,讓知識庫長期可信。

未命中問題分析與補強

回答不了的問題自動歸集,成為知識庫下一輪補強清單。

專案追蹤 KPI
平均回覆時間 首次解決率 轉人工率

導入前建立現況基準,成效以數據驗收,不以口號承諾。

APPLICATION 02

AI 業務助理

讓每一個商機都被跟進,
讓提案與報價不再吃掉業務的整個下午。

解決的企業問題:商機跟進遺漏、提案與報價耗時。

代表功能

會議摘要與待辦生成

拜訪與會議自動整理成紀錄與行動清單,資訊不再散落。

商機分級與跟進提醒

依互動狀態自動分級,該跟進的時間點主動提醒。

提案與報價輔助產出

以企業過往提案與報價知識為底,快速產出可修改的初稿。

專案追蹤 KPI
商機跟進率 報價產出時間 成交轉換率

導入前建立現況基準,成效以數據驗收,不以口號承諾。

APPLICATION 03

AI 流程助理

把重複性的文件、表單與跨系統搬運交給 AI,
人力留給真正需要判斷的工作。

解決的企業問題:文件表單重複處理、跨系統人工搬運。

代表功能

資料彙整 表單自動處理 任務觸發 跨系統串接 審批流程自動化

嵌入既有工作流

流程助理嵌入企業既有的 CRM、ERP 與審批系統,在關鍵節點自動觸發——員工不必改變習慣,流程自己變快。

流程不是被取代,而是被接管重複的部分。
專案追蹤 KPI
單件處理工時 人工錯誤率 流程自動化率

導入前建立現況基準,成效以數據驗收,不以口號承諾。

APPLICATION 04

AI 管理助手

讓決策者第一時間看到該看的數字,
異常在變成損失之前就被發現。

解決的企業問題:報表產出慢、異常發現晚。

代表功能

營運數據摘要與日報

跨系統數據自動彙整成管理層看得懂的每日摘要。

異常提醒與追蹤

指標偏離基準主動示警,並追蹤處理進度到收斂為止。

決策資料整理與比對

開會前的背景資料、歷史比對與選項整理,AI 先做完。

專案追蹤 KPI
報表產出時間 異常反應速度 管理層採用率

導入前建立現況基準,成效以數據驗收,不以口號承諾。

四大應用,同一個技術底座

所有應用都構築在統一的資料、模型、應用與治理架構上——導入一項,其餘應用可逐步擴充,不必重來。

Layer 1
資料整合層:CRM / ERP / 官網與客服數據接入
Layer 2
模型層:企業專屬知識與 AI 應用配置
Layer 3
應用層:客服知識庫 / 業務助理 / 流程助理 / 管理助手
Layer 4
治理層:權限、品質、品牌語氣與一致性治理

完整技術架構與導入方式,將於技術架構頁詳細說明。

SUCCESS STORIES

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阿斯利康
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TRANSFORMATION MODEL

AI轉型不是導入
而是重構

01

第一階段:診斷

  • 數字成熟度評估
  • 組織架構盤點
  • 流程效率分析
  • 營銷漏斗診斷
02

第二階段:設計

  • AI架構藍圖規劃
  • 部門AI專屬建模
  • 企業隱性知識庫建立
  • 自動化工作流程設計
03

第三階段:部署與優化

  • 系統全加上線部署
  • 內部團隊實戰培訓
  • 核心 KPI 數據監測
  • 系統模型持續優化

MILESTONES

RefLink 發展歷程

2015
2015 - 2017
草創期
  • 兩岸團隊成立,提供電商行業品類研究報告
  • 開發自有電商數據爬蟲系統『電商鷹眼』
2017
2017 - 2018
發展期
  • 電商鷹眼獲得投資
  • 與天貓海外合作,特力集團新零售轉型
  • 與農委會合作,跨境銷售優質農產品
  • 集團入選騰訊雲、廣告兩岸服務商
  • 入選字節跳動海外市場廣告作夥伴
2018
2018 - 2019
成長期
  • 入選阿里巴巴品牌數據銀行服務商
  • 開發「一起跨」跨境電商開店平台
  • 提供跨境電商一站式解決方案
2019
2019
加速成長期
  • 與飛利浦簽訂數據銀行指定供應商
  • 開發會員私域經營系統『BrandHub』
  • 推出兩岸品牌診斷+數位轉型+會員運營方案
2020
2020
持續加速期
  • 開發MarTech產品,會員經營產品矩陣
  • 佈局大健康,生技醫療領域兩岸數位轉型方案
  • 食品數位轉型,與烘焙集團合資會員電商— OhParis
  • 成立AI數據團隊,提供預測模型+數據可視化解決方案

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