生成式 AI 怎麼落地?3 個企業必備策略
AI 熱潮正夯,但真正能落地、創造效益的企業仍少。原因不在技術,而在缺乏上層支持:不到三成 CEO 積極推動 AI 計畫,讓多數專案難以擴展。
那麼,IT 領導者該如何突破 AI 困境,實現可量化成果?以下分享 Elastic 的三個 GenAI 策略。
用 Support Assistant 提升客戶體驗
挑戰:客服負擔加重
客戶越來越獨立,81% 會先嘗試自行解決問題,真正聯絡客服時,希望快速、高效得到解答。但客服工程師往往需要花大量時間查閱文件,導致解決速度慢、滿意度下降。
解決辦法:Support Assistant
Support Assistant 是 Elastic 的生成式 AI 聊天機器人,協助客服工程師回覆客戶問題,也讓客戶可以自行解決問題。
它採用 檢索增強生成(RAG)架構,搭配 OpenAI 的 GPT-4o 大型語言模型(LLM)與向量搜尋技術,存取大量企業知識庫,包括:
- 內部文件
- 客戶案例紀錄
- 已解決工單
- CRM 資料
- 白皮書與教育資源
- 產品缺陷與解決紀錄
透過向量搜尋與語意檢索(semantic search),Support Assistant 能理解查詢意圖,即使用詞不同也能找到相關資訊,並可整合多個來源內容、摘要案例討論,甚至建議下一步行動。
Support Assistant 提供對話式搜尋,讓客戶與客服都能快速取得相關資訊,加速問題分流與解決。
成效:上線 4 個月即見 ROI
Support Assistant 在 Elastic 的實作與測試中,直接整合生成式 AI 進入使用者與客服工程師的工作流程,上線僅四個月就回收投資成本。
成果顯著:
- 硬案件攔截率提升 6 倍:客戶透過 Support Assistant 找到答案,選擇不建立支援工單
- 平均首次回覆時間縮短 23%:客戶能更快獲得協助
- 人工支援案件量減少 7%:減輕客服團隊負擔,展現生成式 AI 的效率提升
用 ElasticGPT 提升生產力
挑戰:資料太多,時間不夠
企業每天產生大量資料,但員工卻難以快速找到分散在各系統中的相關資訊,加上部分資料孤島化,導致資訊不準確,也增加了重複查詢的工作量。
解決辦法:ElasticGPT
ElasticGPT 是公司內部的生成式 AI 工具,幫助員工快速找到所需資訊,提升工作效率。
它建置在 Elastic Cloud 上,整合向量資料庫、Elasticsearch、Observability 與企業資料連接器,並透過 RAG 提供可靠、最新的答案,能在公司內網、SlackBot 或 ElasticGPT 頁面使用。
同時,Elastic 建立了集中化基礎架構,支援多個生成式 AI 應用,方便擴展、避免技術負債,並讓更多企業系統與資料可供查詢。
此外,ElasticGPT 可安全連接多個 LLM,如需外部資料自動抓取,確保團隊能使用最新技術且運作安全。
成效: 2 個月就看到成效
ElasticGPT 上線 3 個月内,就讓員工能更快速、直覺地搜尋公司內部資料,每人每月平均節省超過 5 小時,每年約 63 小時。僅 2 個月,效率提升就足以抵銷 ElasticGPT 的建置與 LLM 運行成本。內部調查顯示,員工滿意度高達 98%。
用 Elastic AI Assistant 優化安全工作流程
挑戰:攻擊與威脅增加
隨著 SaaS 應用普及,攻擊面不斷擴大,新型複雜威脅也在 AI 助力下快速增長。傳統報告方式無法應對分散來源的威脅資訊,手動收集、分析與整理既耗時又效率低,難以快速取得可行情報並評估風險。
解決辦法:Elastic AI Assistant
Elastic AI Assistant 提升安全分析師的專業能力與效率,減少手動調查與回應的工作量,簡化威脅情報報告流程。
Elastic 建立了統一的 Markdown 報告模板,讓 AI Assistant 從威脅情資、部落格、事件報告等來源即時收集資料並生成初稿,分析師則專注於精煉洞察與風險評估。同時,它還能進行威脅趨勢分析,識別模式並預測新興威脅,幫助安全團隊掌握快速變化的威脅環境,提升資安成熟度。
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基於 Elastic Search AI 平台的 Elastic AI Assistant for Security
成效:節省 75% 工作時間
導入 Elastic AI Assistant 後,安全團隊分析師節省了 75% 的工作時間,同時威脅情報報告產量提升 92%!
透過簡化手動流程,分析師能專注於高價值任務,例如:深入分析新興威脅在 Elastic 環境中的影響,並採取更主動的資安策略。
透過生成式 AI 創造商業價值
企業可以透過生成式 AI 發揮高價值,例如資料整合、預測分析、互動數位手冊、威脅追蹤等。
Elastic 成功的關鍵在於:找出客戶需求、員工支援與安全領域的真實問題;以高品質、企業專屬資料建立垂直領域的 AI 應用;將 AI 深度整合到工作流程中,而非僅在介面上提供工具;避免單一問題的短期解決方案,而是建立可持續發展的 AI 生態系統。
根據 Elastic 的案例,生成式 AI 不只是實驗工具,而能從試點順利推向生產環境,並帶來明確、可衡量的投資回報,而這一切都依靠 IT 與決策主管的支持推動。
本文翻譯自:3 real-world generative AI strategies for executives
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