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如何設計既能打動客戶、亦可操作落地的創新服務？
第1部份: 傳統設計思維如何回應這個問題 [詳情]
第2部份: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務 [詳情]
第3部份: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升 [詳情]
第4部份: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs） [詳情]
第5部份: AI 代理如何在日常工作環境中運作 [詳情]
如欲了解更多，歡迎與我們聯繫 [詳情]
第1部分: 傳統設計思維如何回應這個問題
在6D 設計思維創新執行模型的 在 6D 設計思維創新執行模型的 「交付（Deliver）」階段（如上圖），服務藍圖（Service Blueprint）範本（如下圖）是一項核心工具，協助團隊設計既對客戶具吸引力、又在營運上可行且可持續的創新服務。此藍圖透過時間軸，清晰描繪整體客戶體驗的 各個階段（Stages）與接觸點（Touchpoints），並將 客戶所見的前台（Frontstage） 與 客戶看不見的後台（Backstage） 串連起來，中間以清晰的 互動線、可見度線與內部流程線 作區隔，協助團隊從「體驗」與「營運」兩個維度，全面審視服務設計。
備註：同一服務藍圖架構亦適用於產品創新專案，因為它能展示一件產品如何在端到端體驗中，透過人員、流程與科技的支援才能真正為客戶創造價值。
然而，當服務本身較為複雜、多渠道或多部門參與時，服務藍圖往往 耗時、難以維護與難以保持一致性；團隊常遇到難以完整捕捉所有依存關係，以及難以一眼看出任何變更在前台與後台之間所帶來的連鎖影響。AI 智能代理可以協助 持續維持藍圖的一致與完整性，分析跨部門影響，並將分散在各部門與系統中的營運知識，轉化為一份 活化、具數據基礎的服務設計資產。
第2部分: AI代理如何在數分鐘內完成 5 項關鍵創新任務
- AI 代理會整合使用者旅程、已優先排序的創新點子、流程文件、標準作業程序（SOP）及系統架構圖，自動生成初版服務藍圖，包括：按時間排序的服務階段、關鍵接觸點、客戶行為，以及前台／後台的流程與互動。
- 它會自動將每一個 客戶體驗步驟 對應至所需的 前台員工行動、支援技術、後台／支援流程，並清楚標示目前尚無負責人、既有流程或既有系統支援的「空缺位置」，為管理層提供清晰的能力與資源缺口視圖。
- 系統可以模擬各種 「What‑if」情境變更——例如新增接觸點、自動化某步驟、導入新服務渠道——並即時展示這些變更如何影響前台角色分工、後台工作量，以及跨部門支援流程，協助管理層在實施前先行評估影響與風險。
- AI 代理會偵測服務藍圖中的 潛在瓶頸與失誤點（例如：交接風險、單一關鍵人／單一系統依賴、過度依賴人工補救等），並直接在藍圖上標記，提示團隊優先進行重新設計。
- 它可維護一套 具版本管理與可追溯性 的服務藍圖，並可與實際營運數據（例如處理量、服務水平協議 SLAs、錯誤率等）串接，讓團隊可以根據真實績效與最新數據，持續優化與迭代服務設計。
第3部分: 為何AI 代理至關重要 – 效率與效能提升
- 初版服務藍圖的製作時間，由傳統的 3–4 小時 大幅縮短至約 15–20 分鐘（節省時間超過 90%）。
- 在真正實施前，透過模擬情境與流程優化，預先估算可將 處理時間或錯誤率降低約 10–20%，有助於提升營運效率與服務穩定性。
- 透過及早洞察瓶頸與風險，企業可避免依賴「試錯式」落地方式，減少日後高成本的重工與流程再造，將資源集中於最具價值的優化方案。
第4部分: 驅動 AI 代理的大型語言模型（LLMs）
AI 設計思維代理的核心運算與各類文件格式生成，乃由最新一代 OpenAI GPT 大型語言模型 提供支援，為企業提供具備高階推理能力、精準度與一致性的分析及敘事輸出。
同時，我們採用 Google Gemini Flash Image（Nano Banana） 作為高品質視覺與圖像生成引擎，能快速生成清晰、適合管理層決策使用的各類視覺資產，包括：創新畫布、服務藍圖，以及闡釋複雜洞察的圖像與示意圖。協助管理層以更直觀的方式理解複雜的創新洞察，並更迅速地將其轉化為具體行動。
第5部分: AI 代理如何在日常工作環境中運作
為協助領導層在多語言、跨地域環境下有效推動創新，AI 代理已被設計為可無縫融入日常工作的「常駐數碼同事」，更可以全天候可用 (24 小時、每週 7 天)隨時在線，員工可透過各類電腦裝置於任何地點存取。此外，它擁有多語種能力，可以理解與分析 10 種語言，包括：英語、繁體中文、簡體中文、法語、德語、日語、西班牙語、葡萄牙語、韓語及波蘭語。
建議您觀看下方約兩分鐘的短片，了解 AI 創新代理如何在整個創新流程中，實際支援員工解決不同類型的創新挑戰。若需英文字幕，請按下影片中的 [CC] 按鈕。
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