業務流程外包與人工智慧的未來

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1.
什麼是業務流程外包 (BPO)？這個產業的起源和現今的概況如何？

答:
業務流程外包 (Business Process Outsourcing，簡稱 BPO) 指的是大型企業將其非核心但必要的業務流程委託給外部供應商，如埃森哲 (Accenture)、塔塔顧問服務 (Tata Consultancy Services)、威普羅 (Wipro)、印孚瑟斯 (Infosys)、高知特 (Cognizant) 等公司。
對大型企業而言，內部管理所有工作既不可持續，成本效益也可能較低，因此選擇將部分工作外包。
常見的外包業務包括客戶支援、人力資源、財務會計（如發票處理）、知識管理和外包研究等。
BPO 產業的歷史悠久，一些最早的參與者可以追溯到 1940 年代，當時主要協助製造業管理營運。
如今，BPO 產業的應用範圍非常廣泛，涵蓋零售、旅遊、電信、物流、製造、醫療保健、保險、銀行等各個主要產業，2023 年的市場估值已達 3000 億美元，預計到 2030 年將超過 5000 億美元。

2.
目前企業在使用業務流程外包時，主要面臨哪些痛點或不滿意的地方？

答:
儘管企業選擇外包是為了降低成本和提高效率，但現有的 BPO 模式仍然存在一些不足。
由於這些工作最終是由人工執行的，因此容易出現延遲（因為人類無法同時處理大量任務）、溝通誤解以及服務品質不一致等問題。
企業之所以外包這些非核心業務，正是因為它們不希望投入過多精力管理這些流程，但這並不代表外包的結果就是最佳的解決方案。
長期以來，軟體技術一直難以有效處理這些複雜且多變的工作，因為許多業務流程需要處理非結構化資料、整合不同來源的資訊，並做出情境判斷和決策，而傳統軟體在這方面能力有限，因此長期以來只能依賴人力。

3.
為什麼過去的軟體技術難以有效解決 BPO 面臨的挑戰？人工智慧在這方面有哪些獨特的優勢？

答:
過去的軟體擅長處理定義清晰、變異性小、數據輸入單一且無需太多情境理解的流程。
然而，許多 BPO 工作，例如客戶服務中的理解客戶意圖或發票處理中的辨識不同資訊，都需要處理複雜的非結構化數據，並根據情境做出判斷和採取行動，這超出了傳統軟體的能力範圍。
人工智慧，特別是自然語言處理和機器學習等技術，非常擅長處理這類複雜的任務。
AI 能夠整合和分析來自不同系統和格式的非結構化資訊，理解其含義，並基於這些資訊做出決策和執行操作。
這種能力使得 AI 有望在過去軟體無法觸及的領域實現新的應用。

4.
哪些 AI 技術的發展特別有潛力顛覆現有的 BPO 產業？目前已經看到哪些實際的應用和成效？

答:
目前，語音 AI 技術已經展現出巨大的潛力。
過去，客戶服務熱線的體驗往往不佳，例如需要按多次按鍵或遇到無法理解問題的聊天機器人。
現在，語音 AI 代理的對話能力和語氣已經非常接近真人，許多時候使用者可能無法分辨對方是 AI 還是人類。
此外，語音 AI 的回應延遲也大幅降低，能夠快速理解問題並從後端系統獲取相關資訊，提供更即時有效的解決方案。
另一個令人期待的技術是新興的瀏覽器使用或電腦操作技術，這項技術能讓 AI 代理在不同的軟體系統（包括傳統軟體、網路應用程式和企業內部系統）之間自主操作，不僅可以獲取所需資訊，還能執行相應的動作。
這項技術一旦成熟，將有望自動化更多複雜的後端業務流程，例如數據分析和發票處理。

5.
在眾多產業中，目前哪些領域最容易受到 AI 驅動的 BPO 變革的影響？未來哪些領域最具潛力？

答:
目前，我們在呼叫量非常高的產業中看到了最顯著的變革，尤其是在物流領域，由於供應鏈中存在眾多節點，需要大量的溝通協調。
醫療保健領域也開始出現許多創新應用，例如消費者諮詢和醫療機構與保險公司之間的溝通。
任何以電話溝通為主要功能的領域都有望率先受益於 AI 技術。
此外，一些後端辦公室工作也開始出現早期應用，AI 代理能夠跨越多個系統，理解上下文並執行自動化操作。
未來，隨著技術的發展，我們預計更多需要處理複雜資訊和跨系統操作的業務流程都將被 AI 所顛覆。

6.
對於想要進入這個領域的新創公司，您會建議他們如何思考和切入市場？應該關注前端還是後端業務？

答:
新創公司在進入這個市場時，不應低估現有大型 BPO 企業利用 AI 的能力。
這些大型企業也意識到 AI 的潛力，並可能積極採用相關技術。
然而，由於 BPO 企業的商業模式通常以人力為基礎，將大量工作轉移到 AI 產品需要時間和巨大的轉型。
此外，目前操作和管理 AI 系統仍然具有一定的技術門檻，需要深厚的 AI 專業知識。
因此，對於新創公司而言，一個較好的切入點是關注那些能夠清晰展現投資回報率的應用場景，例如客戶支援，因為這些領域通常有明確的關鍵績效指標 (KPI) 可以衡量 AI 的效果。
相較之下，像人力資源這樣的後端部門，其 KPI 可能較不明確，說服企業採用 AI 解決方案的難度也可能更高。
總體而言，專注於具有明確價值主張和可量化效益的領域是更穩健的策略。

7.
AI 在 BPO 領域的發展，除了取代現有的工作之外，還可能帶來哪些新的商業模式或機會？

答:
AI 技術的應用不僅僅是為了取代現有的人工勞動，更重要的是它能夠創造新的商業機會。
由於 AI 解決方案通常成本更低且更具擴展性，這使得許多以前無法負擔或難以實現的業務場景成為可能。
例如，一些小型企業可能現在能夠利用 AI 來處理發票或提供客戶支援，而這些工作在過去可能需要依賴 BPO 或內部團隊。
即使是已經使用 BPO 的企業，也可以利用 AI 將服務範圍擴展到更廣泛的產品或服務領域。
例如，企業可以利用 AI 為其所有產品線提供全天候的客戶支援，這在過去可能是難以實現的。
總之，AI 的發展有助於開創新的市場和服務，讓更多企業和消費者受益。

8.
您認為目前在這個產業中，是否存在一些尚未被充分開發的領域或機會？對於未來的發展，您還有哪些其他的看法？

答:
目前，BPO 產業的具體運作和細分並不是很透明。
許多 BPO 企業除了提供我們討論的外包業務流程外，還可能涉及外包 IT 或應用程式開發等服務，為缺乏內部 IT 或工程資源的公司構建小型內部工具或應用程式。
儘管我們主要關注 AI 對傳統業務流程外包的影響，但值得注意的是，AI 在程式碼生成等領域的進步，也可能對外包 IT 服務產生深遠的影響。
隨著程式碼 AI 代理變得越來越強大，未來可能會有更多非技術人員也能夠構建自己的應用程式，這將直接挑戰傳統的外包開發模式。
雖然目前難以量化這種影響，但隨著技術的發展，這種趨勢可能會改變企業外包工作的方式。
此外，一個重要的問題是，在 AI 能夠處理絕大多數工作之後，誰將負責處理那些極少數的、非常規的「長尾」問題？
這也將是未來 BPO 或相關服務需要思考和解決的。

Above Digested in 2025 April from a16z

以上內容由陳中成所長摘錄於2025年4月

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