不盲目跟風 避免花大錢卻蓋出AI蚊子館！叡揚替企業找出經得起時間檢驗的選擇

文章來源：不盲目跟風 避免花大錢卻蓋出AI蚊子館！叡揚替企業找出經得起時間檢驗的選擇-商業周刊

當企業主一窩蜂想要導入AI ，買算力、建模型，樣樣都得花大錢，結果卻往往未盡人意：系統上線了，員工卻興致缺缺；成本持續燒，原本的營運痛點卻沒有解決。叡揚資訊，選擇不盲目追求流行，而是把近四十年累積的大型專案經驗變成持續滾動複利的資產，替客戶找到讓AI真正派上用場的方式。因為，真正的關鍵不在技術多新，而在能否解決營運裡那些反覆卡關的問題。

你有聽過AI蚊子館嗎？

企業決定導入 AI後，預算很快到位，算力與模型也陸續佈建完成，專案順利上線。只是幾個月後，原本在新聞報導裡看見的那些「AI 解決企業痛點」的美好改變，並沒有發生在自己身上。員工抱怨系統難用，沒有真正解決他們工作上的問題，原本被寄予厚望的 AI 系統，最後悄無聲息地閒置。

當AI成為顯學 企業導入更需要判斷力

「在 AI 成為顯學的年代，最新、最強的工具往往最吸引目光，但在個人層級運作順暢的應用，卻不一定適合追求高穩定、零錯誤的企業流程。」叡揚資訊副總經理符文藻談起這些年看到的現場，語氣一如既往地冷靜。

並非每一家資訊公司都會對客戶說實話。有些供應商受限於自身產品線，只能推單一解法；也有些情況，愈複雜、愈昂貴的方案，對供應商本身愈有利。當選項被簡化，企業往往是在專案結束後，才發現自己為原本可以避開的風險與長期成本買了單。

叡揚之所以顯得不同，關鍵在於它並非只握有一種武器。近四十年前從軟體開發與企業資訊化服務起家，長期服務政府與金融產業，讓叡揚對大型組織的制度節奏、資安要求與作業流程有著高度理解。符文藻形容，這些場域不追求話題性，更在意每一次決策是否站得住腳，能否在時間拉長後仍然成立。

在叡揚，創新是一件被放進日常節奏裡反覆進行、並持續複利滾動的企業資產。公司每年固定投入一定比例的營收於前期研發，由核心研發團隊統一推進，先行測試、整理關鍵技術，再交由各事業群，依客群需求快速落地。

早在十年前，叡揚便開始投入 AI 相關研發，卻沒有把所有賭注押在生成式 AI 上，而是同步深耕自然語言等較為基礎、也更能長期落地的技術。當 AI 浪潮真正到來時，擺在企業面前的，就不會只剩下昂貴而單一的選項。

殺雞不必用牛刀 效率反而翻六倍

叡揚最擅長處理的，從來不是單一技術，而是梳理複雜流程、做出精準判斷。協助經濟部貿易署近期完成的專案，就是典型案例。

符文藻透露，近年跨境購物快速成長，經濟部貿易署已被處理不完的案件追著跑。只要海關攔查發現商品與申報內容不符，相關公文與資料便會大量湧入，每一件都必須由專人逐一閱讀、比對、查核，在不同政府系統之間反覆切換。即使是熟手，也要花至少一個小時才能解決一個案件。面對案量累積壓力，貿易署開始思考，人工智慧能不能幫上忙？

「我們花了兩個月，把整個作業流程攤開來看，找出真正會卡住的地方。」符文藻回憶，叡揚並沒有急著說服貿易署導入最新或最大的 AI 模型，而是透過需求訪談，抽絲剝繭發現，前段大量的閱讀、整理與比對才是最耗時的工作。

叡揚刻意沒有讓生成式 AI 全面接手，而只用在「非它不可」的海關公文判讀，其餘環節則改以更具經濟效益、也更穩定的技術，快速整理散落在不同文件的關鍵資訊，讓承辦人員更快做出判斷，原本最快一小時的結案時間，加速至十分鐘就能解決。

而且，與整套流程都交由大型生成式AI模型相比，混合型解決方案所需的算力，減少了數十倍，也讓長期維運的成本大幅降低。

把經驗留下來 創新才是複利資產

「我們不會把大型專案當成一次性的交付，而是一直在想，這些經驗能不能留下來，變成下一次可以反覆使用的東西。」符文藻說。對叡揚而言，真正關鍵的從來不是完成了多少專案，而是在高複雜度場域中累積的流程理解與判斷，能否被提煉、保存，繼續產生價值。

也正因如此，叡揚選擇把大型專案的能力，轉化為可以長期運作的產品引擎。早在十多年前，台灣企業仍在觀望雲端服務是否成熟之際，叡揚便將專案現場反覆驗證的經驗，提煉為面向中小企業的訂閱制 SaaS 服務。不只開拓全新市場，更啟動持續運轉、持續產生收入的產品循環，也同時協助加速中小企業客戶的數位轉型。

這些雲端服務在多家中小企業的日常營運中反覆使用，得到的回饋與需求，又將再回到研發與下一輪專案，創新便不再是一時的投入，而是把每一次的專案導入，化為下一次精準判斷的打擊點。透過這樣的循環，叡揚得以在每一波技術熱潮來去之間，維持自己的穩定節奏，並以純軟體公司之姿，在資本市場毅立不搖。

科技趨勢不斷推進，叡揚選擇以時間與經驗反覆驗證、逐步累積，陪著企業把 AI 真正嵌入營運流程。每一次導入，都是為下一次判斷留下基礎；每一個被留下來的系統，也都成為持續運轉的能力。他們追求的不是一次成交，而是長期同行、陪客戶走得更久的老朋友。

看完本文 可以想一想

當你決定導入 AI 時，是否已經想清楚：這套系統一年後、三年後，還會不會被持續使用？還是只是完成了一個「看起來很先進」的專案？真正拉開差距的，往往不是技術選得多新，而是每一次投資，是否都能回到實際流程、回到營運責任與成本結構。面對下一波科技熱潮，企業主或許可以重新問自己：我們現在最需要的，是更快站上浪頭，還是一個能幫助組織少犯錯、走得久的決策方式？