LP
為中型企業打造的 AI Agent 自動化
- 觸發
- AI 判讀
- 依規則處理
- 通知你/輸出成品
串接你已經在用的工具
- Telegram
- LINE
- Discord
- Claude
- Gemini
- Google Sheets
- Notion
- Airtable
- Gmail
- Google Drive
- WordPress
- GitHub
- n8n
行業現況
這不是趨勢預言,是已經在發生的事
以下每個數字都標明出處,可以直接點進去自己查。網路上流傳的 AI 數據很多追不到源頭,那種我們一個都不放。
250 人以上的公司有 37%、100–249 人的有 32% 正在使用 AI;20 人以下的企業則不到 20%。中型企業導入的速度,明顯比小公司快。
美國普查局 BTOS 調查(約 120 萬家企業,政府資料) ↗40%預估到 2026 年底,40% 的企業應用會內建任務型 AI agent——2025 年時這個數字還不到 5%。
Gartner(2025 年發布的預測,非已發生的實測數字) ↗66%66% 的企業表示 AI 已經帶來生產力提升,40% 表示帶來成本下降。
Deloitte 企業 AI 現況調查(3,235 位高階主管、24 國) ↗60%業務有六成的時間不是在賣東西:只有 40% 真的在銷售,11% 花在打資料。
Salesforce State of Sales 2026(4,050 位業務、22 國;Salesforce 本身為 CRM 廠商) ↗45%45% 的企業領導人承認「漏財」是公司的系統性問題,約 74% 沒有任何自動化的營收保全流程。
BCG 營收保全研究(2020 年;BCG 本身亦提供此類顧問服務) ↗6%只有 6% 的公司在投入 AI 的一年內看到回報。Bain 調查 951 家公司也發現:設定 11–20% 成本下降目標的公司,實際量測後多數只做到 0–10%。
Deloitte AI ROI 研究/Bain(951 家公司)— 這是反面數據,我們刻意放上來 ↗最後一個數字我們也照放——因為它正是我們主張「先止一個血、看到結果再擴大」的原因。一次全押的專案,最容易變成達不到目標的那一群。會漏的地方很具體,能不能修好,也該用實際跑出來的結果證明,而不是靠簡報上的數字。
不做的代價
錢通常從這三個地方漏掉
這些漏洞的共同點是「沒人盯」——不是能力問題,是沒有人有空一筆一筆去核對。
過去的錢:做了卻沒收到
「做了哪些工作」和「跟客戶收了多少錢」分開記在兩個系統,沒人定期核對,就會忘了開帳單、多做沒加價、優惠過期還在打折。錢一直漏,卻沒人發現。
未來的錢:談到一半飛掉
快成交的案子卡在某個階段,業務一忙就沒人盯。等發現的時候,客戶通常已經簽給別人了。
進門的錢:問了沒人回
客戶的詢問淹在信箱和訊息裡,現場一忙根本來不及回。客人等不到,就轉頭找別家。
LP 的對帳工作流在一次測試中,就從資料裡揪出超過 1.5 萬美元的漏收(測試資料,非真實客戶帳務)。真實金額因公司而異,但漏的方式都一樣。
一套 workflow 怎麼跑
從觸發到完成,系統自己一步步跑完
這是一套 LP agent workflow 的骨架;實際的每個節點,會照你的產業與工具客製。
合作怎麼進行
從一則免費訊息開始,六個環節交付
一開始不收費、也不催你決定:先把需求講清楚、把真實資料的落差抓出來。確認值得做,才會真的動工。
- 01免費
需求盤點
先把模糊的需求變成白紙黑字。我們會問清楚:你要的結果是什麼、要串哪些現有工具、有沒有範例資料、有沒有安全紅線(例如絕不能自動發出、一定要人工核可)。這一步的產出不是報價單,而是一份「我們理解的流程圖與規格」讓你確認——避免做完之後你說「我要的不是這個」。
- 02
資料健檢
我們會跟你要一份真實資料和你目前的流程截圖,不會只憑口頭描述就動工。這一步專門抓出「demo 好好的、真實資料一上場就炸」的落差:命名不一致、格式不統一、你的工具串接方式跟我們以為的不一樣。產出是一份清單:哪些要先整理、哪些會影響交期。
- 03
建置
這一步才動工:把工作流對接你實際的資料來源和輸出位置,跑在你的環境裡,不是我們的展示環境。交付的是一套真的能跑的系統,不是 demo。
- 04
教育訓練與交接
帶你的團隊實際跑過一次完整流程,並交付一份操作手冊。文件會寫清楚:系統怎麼運作、出問題找誰、你們自己能做到哪一步。不必每件小事都回頭問我們。
- 05不額外收費
驗收上線
你自己跑一輪、確認沒問題,雙方確認結案。這是一個明確的檢查點:有清楚的驗收,雙方對「到底做完了沒」的認知才不會愈差愈遠,也不會變成沒完沒了的模糊地帶。
- 06選配
長期維護
我們不會在建置時就先綁死長期合約。等系統實際跑起來、確實幫你擋住了東西,你想要有人持續顧著,我們再談。真的要談,範圍也會白紙黑字寫死:每月維護額度、支援哪幾條 workflow、多久內回覆。我們全程用文字溝通,回覆時間更要講清楚,不會讓你誤以為能隨叫隨到。
已經在跑的自動化系統
這些不是概念 demo,是 LP 已經開發並實際運行中的系統。
AI 業務 pipeline 卡點偵測
為有業務團隊、需要管理大量交易進度的企業製作。
案子飛掉的時候,通常沒有聲音。它只是卡在某個階段,兩週,三週,沒人動它。業務忙著追新的,這筆就安靜地涼掉;等有人想起來,客戶已經簽給別家了。這支流程盯著每一筆交易的進度,卡太久的挑出來,照金額和急迫度排給你。誰快飛了,一眼看得到。
看這個案例AI 智慧收件匣管家
為每天要處理大量往來信件的企業業務、客服團隊製作。
信件不會自己分類。所以有人得一封封讀完、判斷重不重要、決定要不要回,每天早上都來一次。忙起來,重要的客戶信就埋在裡面,等你翻到已經過三天了。這支流程接手分流和初步處理。收件匣不再是每天的第一道關卡。
看這個案例AI 自動對帳・漏財偵測
為按專案或合約收費的設計、顧問、代理商等企業製作。
測試跑一次,揪出七筆漏收,合計超過 1.5 萬美元。(測試資料。)漏的方式都很無聊:帳單忘了開、多做的沒加價、優惠早該結束卻還在打折。沒人在對帳,因為「做了什麼」和「收了多少」記在兩個系統,對一次要好幾天。誰有空?這支流程自動對帳,把漏收的金額記下來。
看這個案例你可以從多小開始
不用一次全押,從一個漏洞開始就好
建議的順序是:先讓我們找出漏在哪,再挑一個最有感的環節做做看,確認有用才擴大。
- 01
先找出漏在哪
用 email 往返,把你目前最會漏錢、最耗人力的環節問清楚,回你一份評估:值不值得做、大概怎麼做、預期能擋住什麼。
完全免費,不含任何費用
- 02
先止一個血
挑一個最有感的環節,先做一支工作流跑起來,用實際跑出來的結果驗證有沒有用,再決定要不要往下走。
單點導入,看得到結果再擴大
- 03
全面導入
把多支工作流串成一套系統,上線後持續調整優化。如果不想等客製流程跑完,也有現成的自動化產品可以直接套用。
客製或現成產品都可以談
常見疑慮
把 AI 放進公司流程,你會擔心的事
以下都是實際設計時就守住的原則,不是說說而已。
AI 判斷錯了怎麼辦?
看不準的時候它不會亂猜。資料不足、日期壞掉、金額對不上的情況,一律標記成「待確認」並附上原始資料交給你判斷,不會硬掰一個答案塞給你。
它會不會自作主張,直接寄東西給我的客戶?
不會。任何要送到客戶手上的內容(補收的帳單、重新聯繫的信件…)一律只產出草稿,等你核准了才算數。系統不會自己送出去騷擾你的客戶。
出了問題,查得到是哪裡出錯嗎?
查得到。每個判斷、每個動作都留一筆可稽核的紀錄,連被判定成垃圾、被忽略的也留痕。就算誤判,也回得去查、救得回來。
能接我們現在正在用的系統嗎?
可以。讀取資料的部分是可抽換的設計(CRM、會計軟體、信箱、Notion 等),比對和判斷的邏輯不寫死在特定欄位上;日後換系統,改的是讀取那一層,引擎不用重做。
這是要拿來取代我的員工嗎?
不是。它接手的是重複、容易漏、沒人想做的環節——一封封分類信件、一筆筆核對帳、盯著哪個案子卡住了。需要判斷和決策的事,還是留給人。
我不確定我們的情況值不值得做。
那就先問。免費診斷不含任何費用,我們會先誠實告訴你值不值得做、大概怎麼做;評估後覺得不划算,我們也會直接說。
不知道從哪開始?留言告訴我們你公司最頭痛的重複工作,我們幫你評估能不能自動化。