近年來，越來越多企業希望透過 AI 客服或聊天機器人 (AI Agent) 來與客戶互動。AI 能全天候運作、快速回覆、降低人工成本—聽起來完美。 但現實是：很多公司只專注在「前端 AI 界面」，卻忽略了背後真正重要的部分： 知識庫 (Help Center) 與 客服數據 (Tickets Data) 才是 AI 運作的核心基礎。 AI 真正依賴的兩個資料來源 知識庫（Knowledge Base / Help Center） 這是儲存公司產品知識、FAQ、操作指南、內外部支援文件的地方。 客戶可自助搜尋答案 客服可快速查詢解決方案 AI 可根據這些文章生成正確的回覆 根據研究，69% 的消費者會先嘗試自助解決問題，但不到 1/3 的企業提供知識庫功能。擁有完善知識庫的企業，其客服票數平均可減少 23%。 客服紀錄（Tickets Data） 包括顧客提問、客服解答與處理流程。這些實際互動數據是 AI 學習的重要素材，能讓 AI 了解企業語言與應對邏輯。 為何必須先打好基礎？ 61% 顧客偏好使用自助服務解決簡單問題。 81% 希望品牌能提供更多自助支援管道。 AI 客服市場預估到 2030 年將達 478 億美元。 但 61% 的企業坦承：自家資料仍不適合 AI 應用。 建構 AI 客服的資料基礎 建立並維護知識庫 – 分類內部與外部文章 – 提供多語版本（中、英、泰等） – 持續更新、優化搜尋 收集與標註客服資料 – 分析客戶問題與解決方式 – 建立標籤、分類，方便 AI 訓練 整合知識庫與客服資料 – 確保 AI 能即時存取兩者，輸出準確回覆 使用支援 AI 資料管理的平台 (如 Zendesk)– 內建知識庫、客服單與分析模組– 輕鬆提取資料作為 AI 訓練來源 長遠來看，投資值得 雖然建立知識庫與整理數據在初期耗時，但長期效益顯著： 減少人工客服負擔與成本 提升回覆速度與顧客滿意度 AI 隨著資料積累而更聰明、更精準 企業獲得競爭優勢 DEMETER...